0 引言

随着科技的不断进步和全球物流需求的增加，物流作为供应链管理领域的关键组成部分正受到广泛瞩目[1]。在当前全球化的环境下，冷链物流在确保生鲜和温度敏感商品安全运输方面扮演着至关重要的角色。随着物联网技术的逐渐成熟和普及，其在冷链物流中的应用愈发成为提高运输效率、降低损耗以及保障货物质量的关键要素[2][3][4][5][6]。

本文的目标在于深入研究物联网技术在冷链物流中的应用，重点关注系统设计、系统架构、系统工作流程以及系统测试等关键方面。首先，通过对系统设计方案的设计，本文研究了冷链物流中物联网技术的系统架构。其次，本文聚焦于系统架构，探讨在冷链物流环境中建立高效可靠的物联网系统结构的方法。同时，对系统工作流程进行重点研究。最后，通过系统测试阶段，本文验证了所提出系统的性能和稳定性，为物联网技术在冷链物流中的应用提供实践支持。

通过对这一综合性研究的深入剖析，本文旨在为冷链物流领域的从业者、研究者以及相关决策者提供有益的理论指导和实践经验，推动物联网技术在冷链物流中的更深层次应用和发展。

1 基于物联网的冷链物流监控系统设计

1.1 系统架构设计

如图1所示，基于物联网技术的物流监控系统涵盖网络摄像机、温度传感器、湿度传感器、窄带物联网(narrow band internet of things, NB-IoT)网络、NB-IoT双网络网关、NB-IoT外部网络、云平台以及手机应用等组成部分[7][8][9]。

网络摄像机负责实时捕获物流环境的图像信息，温度传感器和湿度传感器负责实时监测货物的温湿度情况。NB-IoT技术是一种通信技术，通过NB-IoT双网络网关实现对NB-IoT外部网络的连接。所有采集到的数据均经由数据传输通道传送至云平台进行集中管理和分析。云平台在系统中扮演着数据存储、处理和管理的核心角色。此外，为了便于物流从业人员随时随地掌握物流动态，本系统还配套开发了一款功能齐全、操作便捷的手机应用程序。用户通过手机应用，可轻松查阅物流监控系统实时推送的各项关键信息。手机应用以其友好的用户界面设计和丰富的数据可视化功能，极大提升了信息获取和决策制定的效率，有力地保障了物流运输流程的安全、透明与可控。

在系统中，物联网架构包括四层结构体系：感知层、网络层、平台层、应用层。感知层作为物联网架构的基础组件，承载了一系列智能感知装置，如网络摄像机，其主要用于实时捕获和记录环境视频信号，实现物理空间的可视化表征；与此同时，还包括温湿度传感器，通过连续精确地监测和量化实际环境中的温湿度变量，有效地实现实体世界的动态感知及数字化转化。网络层在架构中起到了至关重要的通信作用，采用NB-IoT标准，搭配NB-IoT双模网络网关技术，既保证了广域覆盖下海量设备的低功耗无线数据传输，又确保了跨网络间数据流动的无缝衔接和高可靠性，从而有力支撑了感知层收集数据向更高级别处理单元的有效传送。平台层则构成了整个架构的核心处理中枢，对经过网络层传输而来的多源异构数据进行处理和存储。最上层的应用层，则聚焦于用户体验和服务交付，以智能手机应用程序的形式展现。这一层级将经由平台层提炼和加工后的实时监控信息及数据分析成果，以直观且易于理解的界面展示给最终用户，使得用户能够通过移动智能终端实现对冷链物流监控系统的实时访问与操控，从而有力支撑了基于数据驱动的决策制定和业务流程优化。

具体来说，感知层，包括网络摄像机、温度传感器和湿度传感器，通过捕捉与物流环境相关的实时数据启动信息流。在数学上可以表示为式(1)。

式(1)中，Dperception代表感知层捕捉到的数据，fperception描述了感知过程的函数，Ienvironment表示环境输入。

网络层包括NB-IoT和NB-IoT双网络网关，促进了从感知层到平台层的数据传输。该信息传递可以表示为式(2)。

式(2)中，Dnetwork表示网络层传输的数据，fnetwork表示控制网络通信过程的函数。

平台层以云平台为核心，接收并管理来自网络层的数据。它通过先进的算法对数据进行实时分析和关键信息的提取。该处理步骤表示为式(3)。

式(3)中，Dplatform表示平台层处理的数据，fplatform表示数据处理算法。

平台层处理后的数据随后传输到应用层，该传输可以表示为式(4)。

式(4)中，Dapplication表示应用层接收的数据，fapplication表示控制数据从平台层到应用层传输的函数。

应用层中的手机应用与接收到的数据进行交互。用户通过移动应用获得有关物流过程的实时信息，从而支持决策。

1.2 系统工作流程

如图2所示，系统的工作流程从上电初始化到用户界面显示经过了一系列步骤。首先，系统上电后启动系统初始化程序，进行必要的硬件和软件设置，确保系统在启动时能够正常运行。其次，感知层设备，包括网络摄像机、温度传感器和湿度传感器等，被精确配置以确保准备好捕捉物流环境的数据。这些设备的准确设置对于保证数据采集的有效性至关重要，从而为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。最后，系统启动网络连接，确保能够与其他设备或平台进行通信，实现数据传输。

在网络连接的基础上，平台层被初始化，负责接收并处理感知层捕捉到的数据。云平台作为数据的中心处理和存储中心，承担了重要的角色，通过高效的算法对数据进行分析和管理，为用户提供准确可靠的信息支持。

另外，应用层启动能为用户提供可视化的界面，准备接收用户的交互请求。系统在应用层等待用户的交互，持续检测用户的请求以响应其操作。这种用户与系统的交互设计使得用户可以方便地获取所需信息，并对系统进行操作和调整。最终，根据用户的请求，系统加载相应的界面，并将其显示在用户设备上，提供实时的物流监控信息。交互式界面设计不仅提升了用户体验，还增强了系统的可操作性和实用性。

这一整体流程确保了系统的有序运行，为用户提供了方便、实时的物流数据管理界面。

2 系统测试与分析

本文采用的支持NB-IoT通信协议的核心硬件以及主要实验设备如表1所示。Sensirion SHT35是一款高性能数字温湿度传感器，它结合了高精度和长期稳定性等特点，非常适合应用于冷链物流监控系统中。该传感器能够实时测量并输出精准的环境温度和相对湿度数据，且体积小巧，适合嵌入式安装在各种严苛环境下，确保对冷链货物储存和运输过程中的温湿度条件进行有效监控。Hikvision DS-2CD2143G0-I为海康威视开发的高清网络摄像机，具备优秀的成像质量和全天候监控能力。该摄像机支持高清分辨率，可进行实时视频监控，且内置红外夜视功能，即便在光线不足的情况下也能保持良好的视频质量。SIMCom SIM7000 G是一款集成多模全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)定位功能和NB-IoT/eMTC/CAT-M1通信标准的无线通信模块，该模块负责收集传感器和摄像头等前端设备的数据，并通过NB-IoT网络将这些数据高效、稳定地传输至云端服务器，实现远程监控和数据交换。在移动终端方面，本研究选择的是支持Android操作系统的国产智能手机作为用户端的监控工具。

本研究构建了基于物联网的冷链物流系统并进行了测试，具体步骤如下：

第一，系统硬件搭建。

选择感知层适用的设备，包括网络摄像机、温度传感器和湿度传感器，确保其与系统要求相符，配置网络设备以确保网络连接的稳定性和高效性。

第二，系统软件搭建。

编写系统初始化程序，包括上电初始化、硬件设备初始化程序等，确保系统在启动时能够正常运行。调用感知层设备的驱动程序，实现对摄像机、温度传感器和湿度传感器的有效控制和数据采集。编写平台层和应用层的软件，包括云平台的数据处理和分析算法，以及手机应用的界面设计和用户交互逻辑。

第三，系统集成和测试。

将各硬件设备连接至系统，确保它们能够协同工作。并将编写好的软件模块进行整合，形成完整的系统。对系统进行功能测试，验证感知层设备的数据采集、网络连接、平台层和应用层的功能是否正常。

本文开发的应用软件的检测界面如图3所示，包括视频监控、温度、湿度、网络状态等。视频监控模块提供实时的物流环境图像，使用户能够直观地监测货物状态和运输过程。温湿度模块展示了物流环境中的实时温湿度数据，使用户能够即时了解货物状态。通过以上数据，用户可以追踪货物是否在规定的温湿度范围内运输，从而确保冷链物流的质量。网络状态模块显示了设备与NB-IoT网络的连接状态，保证了数据传输的稳定性。用户可以即时了解设备是否成功连接，确保监控系统的实时性。

本系统全面覆盖了冷链物流监控的核心要素，通过可视化展示，用户能够直观地了解物流环境和设备状态。另外，系统提供了实时的监控数据，用户可以迅速响应任何潜在问题，确保货物在运输过程中的安全性和质量。

3 结语

综上所述，本文通过对基于物联网技术的冷链物流监控系统开展的深入探究与实践验证，成功构建了一套实时监控系统模型，该模型为冷链物流领域提供了一种高效的解决方案。在硬件配置层面，选用了一系列兼容NB-IoT协议的智能感知设备，具体涵盖了用于实时环境监控的网络摄像机以及监测冷链物流温湿度环境的温度传感器和湿度传感器。

在软件体系的构建和实施阶段，成功构建出一套稳定且可靠的系统软件架构，确保了在冷链物流复杂环境条件下数据传输的实时性和稳定性。最终，开发的手机应用程序界面整合了视频监控、实时温湿度数据显示以及网络状态反馈等多项功能模块，将冷链物流全程的关键监控信息以一种直观且全面的方式呈现给用户，显著提升了监控信息获取的便捷性和决策反应速度。

总之，此项研究工作不仅从技术角度推动了冷链物流监控系统的更新换代，更为冷链物流领域内监控系统的规划设计与实际运用提供了富有价值的实践依据和理论导向，有助于冷链物流行业运营效率和服务品质的提升，同时也为物联网技术在未来冷链物流乃至更广泛的供应链管理体系中的广泛应用开辟了新的可能性并奠定了扎实的技术基础。