信息获取方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备

技术领域

本公开涉及物流技术领域，具体而言，涉及一种信息获取方法、信息获取装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

目前，物流技术领域中的判责系统主要是用来对异常的包裹进行事后追责、问题追溯等判断和流转确认的作用。

但现有的判责系统是事后处理的机制，需要通过举证图片、视频的方式来排查整个运输链路上的问题点。由于在运输链路上存在多个物流节点，并不是每个包裹都有充分的证明材料，导致对接的环节责任不能明确判断，整个判责过程容易反复，耗时耗力。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的信息获取方法及装置。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种信息获取方法、信息获取装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以解决物流判责不准确的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种信息获取方法，所述方法包括：获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；在所述目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取所述异常目标对象的异常概率，并根据所述异常目标对象的异常概率确定所述目标运输集合的目标信息。

在本公开的一些示例性实施例中，获取异常对象信息，包括：从异常事件系统中实时获取异常事件信息中的异常运输集合标识；获取与所述异常运输集合标识对应的异常对象集合标识，并根据所述异常对象集合标识获取异常对象信息，其中，所述异常对象信息包括所述异常对象的对象标识和对象数量。

在本公开的一些示例性实施例中，所述异常对象信息还包括所述异常对象的属性信息；获取异常对象信息，包括：根据所述异常对象的对象标识在对象信息系统中获取所述异常对象的属性信息，其中，所述异常对象的属性信息包括所述异常对象的名称信息和价值信息等；将所述异常对象信息，以及所述异常对象对应的对象集合标识和运输集合标识存储至分布式数据库中。

在本公开的一些示例性实施例中，根据异常对象信息得到异常对象的异常概率，包括：根据所述异常对象的对象标识获取预设时间段内所述异常对象对应的运输集合数量；根据所述异常对象对应的运输集合数量和总异常运输集合数量计算所述异常对象的异常概率。

在本公开的一些示例性实施例中，根据异常对象信息得到异常对象的异常概率，包括：根据所述异常对象的对象标识获取预设时间段内所述异常对象对应的对象集合数量；根据所述异常对象对应的对象集合数量和总异常对象集合数量计算所述异常对象的异常概率。

在本公开的一些示例性实施例中，根据异常对象信息得到异常对象的异常概率，包括：根据所述异常对象的对象标识获取预设时间段内所述异常对象对应的对象总数量；根据所述异常对象对应的对象总数量和总异常对象数量计算所述异常对象的异常概率。

在本公开的一些示例性实施例中，将所述异常对象的对象标识以及所述异常对象的异常概率以键值对的形式存储在REDIS缓存中。

在本公开的一些示例性实施例中，通过扫描设备获取目标对象集合对应的目标对象标识，包括：通过所述扫描设备扫描所述目标运输集合，以得到所述目标运输集合对应的目标运输集合标识；根据目标运输集合标识获取与所述目标运输集合对应的目标对象集合标识；根据所述目标对象集合标识获取与所述目标运输集合对应的目标对象的目标对象标识。

在本公开的一些示例性实施例中，接收所述扫描设备的查询请求，将所述目标对象标识与所述异常对象的对象标识进行匹配；在所述目标对象标识与所述异常对象的对象标识相匹配时，判定所述目标对象为所述异常目标对象。

在本公开的一些示例性实施例中，获取所述异常目标对象的异常概率，并根据所述异常目标对象的异常概率确定所述目标运输集合的目标信息，包括：根据所述目标对象标识在所述REDIS缓存中获取所述异常目标对象的异常概率；在所述异常目标对象的异常概率大于异常概率阈值时，生成异常提示信息。

在本公开的一些示例性实施例中，将所述异常提示信息发送至所述扫描设备，以使所述扫描设备根据所述异常提示信息发出异常提示。

在本公开的一些示例性实施例中，若所述目标运输集合存在异常，则根据所述目标运输集合对应的运输集合标识、异常类型、以及异常物流人员信息生成目标异常事件信息，并将所述目标异常事件信息发送至所述异常事件系统中。

根据本公开的一个方面，提供一种信息获取装置，所述信息获取装置包括：异常概率确定模块，用于获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；目标对象获取模块，用于通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；目标信息获取模块，用于在所述目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取所述异常目标对象的异常概率，并根据所述异常目标对象的异常概率确定所述目标运输集合的目标信息。

根据本公开的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的信息获取方法。

根据本公开的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的信息获取方法。

由上述技术方案可知，本公开示例性实施例中的信息获取方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备至少具备以下优点和积极效果：

本公开的信息获取方法，首先获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；然后通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；最后在目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取异常目标对象的异常概率，并根据异常目标对象的异常概率确定目标运输集合的目标信息。本公开中的信息获取方法，通过判断目标运输集合中目标对象是否为异常对象生成目标信息，辅助物流节点中的交接扫描和检查，减少了物流运输过程中的异常事件；另一方面，可以通过异常对象信息确定异常对象的异常概率，以便于物流节点中用来判断是否存在异常对象，较明确地锁定了异常运输集合和异常物流节点，方便了事后判责，提升了物流运营效率。

本公开应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性示出了根据本公开的一实施例的信息获取方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本公开的一实施例的获取异常对象信息的方法流程示意图；

图3示意性示出了根据本公开的一实施例的存储异常对象信息的方法流程示意图；

图4示意性示出了根据本公开的一实施例的获取目标对象标识的方法流程示意图；

图5示意性示出了根据本公开的一具体实施例的信息获取的方法流程示意图；

图6示意性示出了根据本公开的一具体实施例的获取异常概率的方法流程示意图；

图7示意性示出了根据本公开的一实施例的信息获取装置的框图；

图8示意性示出了根据本公开的一实施例的电子设备的模块示意图；

图9示意性示出了根据本公开的一实施例的程序产品示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

目前，物流技术领域中，对物流配送问题的责任归属，在从出仓、分拣、打包、运输以及终端配送的各个环节中，均有可能出现包裹异常的情况，举证、追查和准确的判定责任是判责系统的主要功能。但是，现有的判责是事后处理的机制，需要通过举证图片、视频的方式来排查整个运输链路上的问题点。由于在运输链路上存在多个物流节点，并不是每个包裹都有充分的证明材料，导致对接的环节责任不能明确判断，整个判责过程容易反复，耗时耗力。并且，对于判责系统中的判责事件，不能做到有效利用，以防止或减少包裹异常问题的出现。

在本公开的一个实施例中提出了一种信息获取方法，图1示出了信息获取方法的流程示意图，如图1所示，该信息获取方法至少包括以下步骤：

步骤S110：获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；

步骤S120：通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；

步骤S130：在目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取异常目标对象的异常概率，并根据异常目标对象的异常概率确定目标运输集合的目标信息。

本公开实施例中的信息获取方法，通过判断目标运输集合中目标对象是否为异常对象生成目标信息，辅助物流节点中的交接扫描和检查，减少了物流运输过程中的异常事件；另一方面，可以通过异常对象信息确定异常对象的异常概率，以便于物流节点中用来判断是否存在异常对象，较明确地锁定了异常运输集合和异常物流节点，方便了事后判责，提升了物流运营效率。

需要说明的是，本公开示例性实施方式的信息获取方法可以由服务器执行信息获取方法对应的信息获取装置也可以被配置在该服务器中。此外，应当理解的是，终端设备(例如，手机、平板等)也可以实现信息获取方法的各个步骤，对应的装置也可以配置在终端设备中。

为了使本公开的技术方案更清晰，接下来对信息获取方法的各步骤进行说明。

在步骤S110中，获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率。

在本公开的示例性实施例中，异常对象信息包括异常对象的对象标识和对象数量。

具体地，图2示出了获取异常对象信息的方法流程示意图，如图2所示，该流程至少包括步骤S210至步骤S220，详细介绍如下：

在步骤S210中，从异常事件系统中实时获取异常事件信息中的异常运输集合标识。

在本公开的示例性实施例中，异常事件系统包括判责系统，判责系统中存储有物流技术领域中的所有异常事件的异常事件信息，异常事件信息可以包括该异常事件对应的异常运输集合标识、异常类型、以及异常物流人员。另外，异常事件信息还可以包括异常事件发生的时间信息、地点信息等信息，本公开对此不做具体限定。

另外，异常事件系统中的异常事件信息以关系型数据库管理系统(mySQL)的Binlog数据形式存储，异常事件系统中的异常事件信息会不断增加。在此，当异常事件系统的消息队列中有新的异常事件信息时，实时获取该异常事件信息，获取首次进入异常事件系统中的异常事件信息。也就是说，在多种类型的Binlog数据中，获取insert类型的Binlog数据。

需要说明的是，对象可以包括物品、商品，对象标识可以包括对象的唯一标识，比如，可以是商品对应的最小存单位(Stock Keeping Unit，SKU)；对象集合可以为由一个或多个对象组成的订单，对象集合标识可以为订单对应的订单号或服务单号；运输集合可以为由一个或多个订单组成的包裹，运输集合标识可以为包裹对应的运单号或快递单号。

在步骤S220中，获取与异常运输集合标识对应的异常对象集合标识，并根据异常对象集合标识获取异常对象信息。

在本公开的示例性实施例中，根据异常运输集合标识获取对应的异常对象集合标识，并根据异常对象集合标识获取与异常对象集合对应的一个或多个异常对象的异常对象信息。也就是说，获取异常包裹中所有商品的SKU和商品数量。

在本公开的示例性实施例中，异常对象信息还可以包括异常对象的属性信息，在根据异常运输集合标识获取异常对象信息之后，根据异常对象的对象标识获取异常对象的属性信息，并将异常对象信息存储至分布式数据库中。

具体地，图3示出了存储异常对象信息的方法流程示意图，如图3所示，该方法至少包括步骤S310至步骤S320，详细介绍如下：

在不走S310中，根据异常对象的对象标识在对象信息系统中获取异常对象的属性信息。

在本公开的示例性实施例中，对象信息系统可以是商品零售平台，通过调用商品零售平台提供的接口服务，根据异常对象的对象标识获取异常对象的属性信息。其中，异常对象的属性信息可以包括异常对象的名称信息和价值信息，还可以包括来源信息等信息。

在步骤S320中，将异常对象信息，以及异常对象对应的对象集合标识和运输集合标识存储至分布式数据库中。

在本公开的示例性实施例中，分布式数据库可以是ES数据库(elasticsearch)。该分布式数据库中存储有所有异常对象的异常对象信息，以及异常对象的对象集合标识和运输集合标识，并且，存储有异常对象的存入分布式数据库的存储时间戳或获取到异常对象的异常对象信息的获取时间戳。

另外，在将异常对象信息，以及异常对象对应的对象集合标识和运输集合标识存储至分布式数据库之前或之后，根据异常对象的对象标识，进行信息汇总。即将具有同一异常对象标识的异常对象信息，以及对象集合标识和运输集合标识形成一条数据。也就是说，在分布式数据库中，存储有异常对象的异常对象标识、属性信息、对象总数量、一个或多个对象集合标识、以及一个或多个运输集合标识。

在本公开的示例性实施例中，可以基于三个维度，根据异常对象信息得到异常对象的异常概率。

第一，基于运输集合维度。

在本公开的示例性实施例中，根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的运输集合数量；根据异常对象对应的运输集合数量和总异常运输集合数量计算异常对象的异常概率。

具体地，可以将异常对象对应的运输集合数量除以总异常运输集合数量，以得到异常对象的异常概率。

其中，异常对象对应的运输集合数量为，预设时间段内包含有异常对象的运输集合的数量。可以根据异常对象的对象标识在分布式数据库中获取与异常对象对应的所有运输集合，并统计异常对象对应的运输集合数量。

总异常运输集合数量为，预设时间段内分布式数据库中存储的所有异常运输集合的数量。可以根据分布式数据库中的存储时间戳或获取时间戳，获取存储时间戳或获取时间戳与当前时间间隔预设时间段的所有异常对象，统计所有异常对象对应的运输集合的数量。

预设时间段可以根据实际情况进行设定，比如，预设时间段可以是2天，也可以是1天，本公开对此不做具体限定。

第二，基于对象集合维度。

在本公开的示例性实施例中，根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的对象集合数量；根据异常对象对应的对象集合数量和总异常对象集合数量计算异常对象的异常概率。

具体地，可以将异常对象对应的对象集合数量除以总异常对象集合数量，以得到异常对象的异常概率。

其中，异常对象的对象集合数量为，预设时间段内包含有异常对象的对象集合的数量。可以根据异常对象的对象标识在分布式数据库中获取与异常对象对应的所有对象集合，并统计异常对象对应的对象集合数量。

总异常对象集合数量为，预设时间段内分布式数据库中存储的所有异常对象集合的数量。可以根据分布式数据库中的存储时间戳或获取时间戳，获取存储时间戳或获取时间戳与当前时间间隔预设时间段的所有异常对象，统计所有异常对象对应的对象集合的数量。

第三，基于对象维度。

在本公开的示例性实施例中，根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的对象总数量；根据异常对象对应的对象总数量和总异常对象数量计算异常对象的异常概率。

具体地，可以将异常对象对应的对象总数量除以总异常对象数量，以得到异常对象的异常概率。

其中，总异常对象数量可以为预设时间段内所有异常对象对应的对象总数量之和。

在本公开的示例性实施例中，将异常对象的对象标识以及异常对象的异常概率以键值对的形式存储在REDIS缓存中。

具体地，还可以根据异常概率的大小，对异常对象进行排序，并将异常对象的对象标识作为key值，将异常对象的异常概率作为value值存储至REDIS缓存中。

继续参照图1所示，在步骤S120中，通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识。

在本公开的示例性实施例中，扫描设备可以扫描目标运输集合，以获取目标运输集合的目标运输集合标识。该扫描设备(Personal Digital Assistant，PDA)可以是条码扫描器，也可以是RFID读写器，还可以是具有扫描功能的终端设备，本公开对此不作具体限定。

在本公开的示例性实施例中，图4示出了获取目标对象标识的方法流程示意图，如图4所示，在步骤S410中，通过扫描设备扫描目标运输集合，以得到目标运输集合对应的目标运输集合标识；在步骤S420中，根据目标运输集合标识获取与目标运输集合对应的目标对象集合标识；在步骤S430中，根据目标对象集合标识获取与目标运输集合对应的目标对象的目标对象标识。

举例而言，物流人员在每个物流节点，使用PDA扫描包裹，得到包裹的运单号。向服务器发送目标对象查询请求，该目标对象查询请求中包括包裹的运单号，服务器接收运单号，根据运单号查询运单号对应的一个或多个订单号，并根据各订单号调用对象信息系统的接口服务，获得各订单号对应的商品的SKU。

另外，还可以获取目标对象的对象信息，比如，目标对象的数量，目标对象的属性信息等。

继续参照图1所示，在步骤S130中，在目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取异常目标对象的异常概率，并根据异常目标对象的异常概率确定目标运输集合的目标信息。

在本公开的示例性实施例中，接收扫描设备的查询请求，将目标对象标识与异常对象的对象标识进行匹配；在目标对象标识与异常对象的对象标识相匹配时，判定目标对象为异常目标对象。

具体地，查询请求中包括目标对象的目标对象标识，将目标对象标识与分布式数据库中的异常对象的对象标识或REDIS缓存中的异常对象的对象标识进行匹配。

在本公开的示例性实施例中，根据目标对象标识在REDIS缓存中获取异常目标对象的异常概率；在异常目标对象的异常概率大于异常概率阈值时，生成异常提示信息。

其中，异常概率阈值可以根据实际情况进行设定，比如，异常概率阈值可以为50％，还可以为30％或70％等，本公开对此不作具体限定。

异常提示信息可以包括目标对象对应的目标对象标识和异常概率。异常提示信息还可以包括目标对象的数量、目标对象的属性信息等。

在本公开的示例性实施例中，将异常提示信息发送至扫描设备中，以使扫描设备根据异常提示信息发出异常提示。异常提示可以是PDA的扬声器发出警报声，或是PDA的主操作界面上弹框显示异常提示信息等，以用来提示物流人员重点检视目标运输集合。

在本公开的示例性实施例中，若目标运输集合存在异常，则根据目标运输集合对应的运输集合标识、异常类型、以及异常物流人员信息生成目标异常事件信息，并将目标异常事件信息发送至异常事件系统中。

具体地，异常物流人员信息可以包括物流人员标识，可以将当前物流节点对应的上一物流节点对应的物流人员，异常类型可以包括破损类型、丢包类型等。

其中，物流人员重点检视目标运输集合，若在检视过程中，包裹中存在包裹破损、丢失等异常情况，包裹破损可以是包裹的外包装破损和/或包裹中的商品存在破损等，丢失可以是包裹丢失和/或商品存在多件或少件的情况。在物流人员检视到该目标运输集合存在异常情况时，可以在PDA上通过触发确认异常按钮，向服务器上报目标运输集合异常。

下面结合具体场景对本示例实施方式中的信息获取方法进行详细的说明，具体场景为物流人员在第四物流节点对目标包裹进行检视的场景。

如图5所示，在步骤S510中，通过PDA扫描目标包裹，以得到目标包裹的目标运单号；

在步骤S520中，根据目标运单号获取目标包裹对应的一个或多个目标订单号，并获取各目标订单号对应的目标商品信息；

在步骤S530中，判断目标商品是否在判责系统的异常商品数据库中；其中，将目标商品的SKU与异常商品数据库中的异常商品的SKU相匹配；

在步骤S540中，在目标商品的SKU与异常商品的SKU相匹配时，判定该目标商品为异常商品；

在步骤S550中，在REDIS缓存中获取该目标商品的SKU对应的异常概率；

在步骤S560中，在目标商品的异常概率大于异常概率阈值时，向PDA发出异常提示，以使物流人员检视包裹是否发生异常；

在步骤S570中，若物流人员通过PDA发送目标包裹异常信息，则格局根据运单号、异常类型、以及第三物流节点对应的物流人员生成判责信息；

在步骤S580中，将判责信息发送至判责系统。

另外，服务器同时获取判责系统中的判责信息，对判责信息进行处理，以得到异常商品数据库和异常商品的异常概率。具体地，如图6所示，在步骤S610中，实时获取判责系统的消息队列中的判责信息；

在步骤S620中，根据判责信息中的运单号获取对应的订单号，并根据订单号获取异常商品的SKU；其中，同时根据订单号获取异常商品的数量，以及名称和价格等信息；

在步骤S630中，将异常商品的SKU、数量、名称和价格，以及对应的订单号和运单号存储至异常商品数据库中；其中，该异常商品数据库可以是ES数据库；

在步骤S640中，按照异常商品的SKU聚合异常商品数据库中2天内的异常商品；

在步骤S650中，将各异常商品对应的运单号的数量除以所有异常商品对应的运单号的总数量，以得到各异常商品的异常概率；

在步骤S660中，将异常商品的SKU，以及异常概率存储至REDIS缓存中。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本发明提供的上述方法所限定的上述功能。的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

以下介绍本公开的装置实施例，可以用于执行本公开上述的信息获取方法。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的信息获取方法的实施例。

图7示意性示出了根据本公开的一个实施例的信息获取装置的框图。

参照图7所示，根据本公开的一个实施例的信息获取装置700，信息获取装置700包括：异常概率确定模块701、目标对象获取模块702和目标信息获取模块703。具体地：

异常概率确定模块701，用于获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；

目标对象获取模块702，用于通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；

目标信息获取模块703，用于在目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取异常目标对象的异常概率，并根据异常目标对象的异常概率确定目标运输集合的目标信息。

在本公开的示例性实施例中，异常概率确定模块701还可以用于从异常事件系统中实时获取异常事件信息中的异常运输集合标识；获取与异常运输集合标识对应的异常对象集合标识，并根据异常对象集合标识获取异常对象信息，其中，异常对象信息包括异常对象的对象标识和对象数量。

在本公开的示例性实施例中，异常概率确定模块701还可以用于根据异常对象的对象标识在对象信息系统中获取异常对象的属性信息，其中，异常对象的属性信息包括异常对象的名称信息和价值信息等；将异常对象信息，以及异常对象对应的对象集合标识和运输集合标识存储至分布式数据库中。异常对象信息还包括异常对象的属性信息。

在本公开的示例性实施例中，异常概率确定模块701还可以用于根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的运输集合数量；根据异常对象对应的运输集合数量和总异常运输集合数量计算异常对象的异常概率。

在本公开的示例性实施例中，异常概率确定模块701还可以用于根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的对象集合数量；根据异常对象对应的对象集合数量和总异常对象集合数量计算异常对象的异常概率。

在本公开的示例性实施例中，异常概率确定模块701还可以用于根据异常对象的对象标识获取预设时间段内异常对象对应的对象总数量；根据异常对象对应的对象总数量和总异常对象数量计算异常对象的异常概率。

在本公开的示例性实施例中，目标对象获取模块702还可以用于通过扫描设备扫描目标运输集合，以得到目标运输集合对应的目标运输集合标识；根据目标运输集合标识获取与目标运输集合对应的目标对象集合标识；根据目标对象集合标识获取与目标运输集合对应的目标对象的目标对象标识。

在本公开的示例性实施例中，目标信息获取模块703还可以用于根据目标对象标识在REDIS缓存中获取异常目标对象的异常概率；在异常目标对象的异常概率大于异常概率阈值时，生成异常提示信息。

在本公开的示例性实施例中，目标信息获取模块703还可以用于接收扫描设备的查询请求，将目标对象标识与异常对象的对象标识进行匹配；在目标对象标识与异常对象的对象标识相匹配时，判定目标对象为异常目标对象。

本公开的示例性实施例中，信息获取装置700还包括存储模块(图中未示出)，该存储模块用于将异常对象的对象标识以及异常对象的异常概率以键值对的形式存储在REDIS缓存中。

本公开的示例性实施例中，信息获取装置700还包括异常提示模块(图中未示出)，该异常提示模块用于将异常提示信息发送至扫描设备，以使扫描设备根据异常提示信息发出异常提示。

本公开的示例性实施例中，信息获取装置700还包括发送异常信息模块(图中未示出)，该发送异常信息模块用于若目标运输集合存在异常，则根据目标运输集合对应的运输集合标识、异常类型、以及异常物流人员信息生成目标异常事件信息，并将目标异常事件信息发送至异常事件系统中。

上述各信息获取装置的具体细节已经在对应的信息获取方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备800。图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830、显示单元840。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元810可以执行如图1中所示的步骤S110，获取异常对象信息，根据异常对象信息确定异常对象的异常概率；步骤S120，通过扫描设备获取目标运输集合对应的目标对象标识；步骤S130，在目标对象标识对应的目标对象为异常目标对象时，获取异常目标对象的异常概率，并根据异常目标对象的异常概率确定目标运输集合的目标信息。

存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备1000(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得观众能与该电子设备800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图9所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品900，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。