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杨霖, 刘双印, 徐龙琴, 赫敏, 绳庆峰, 韩佳伟. 多源信息融合下冷链配送车辆碳排放动态预测方法[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(4): 138-148.
Citation:YANG Lin, LIU Shuangyin, XU Longqin, HE Min, SHENG Qingfeng, HAN Jiawei. Dynamic Prediction Method for Carbon Emissions of Cold Chain Distribution Vehicle under Multi-Source Information Fusion[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(4): 138-148.
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多源信息融合下冷链配送车辆碳排放动态预测方法
杨霖1，4， 刘双印1，3， 徐龙琴1，2， 赫敏1，3， 绳庆峰1，3， 韩佳伟4*
（1.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院，广东广州 510225，中国；2.仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室，广东广州 510225，中国；3.仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院，广东广州 510225，中国；4.北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097，中国）
摘要：［目的/意义］冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据。本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响，提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型。
［方法］基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息，构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型，并以路况信息、行驶特征（速度、加速度）、货物重量、制冷参数（温度、功率）等为输入，构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型。最后与其他模型展开对比分析，分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度。
［结果］改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和98.4%，比YOLOv8s分别提高了1.2%、3.7%和0.2%，参数量和运算量分别减少了12.5%和31.4%，检测速度提高了5.4%。改进的iTransformer模型碳排放量预测的均方误差、平均绝对误差、均方根误差和R2分别为0.026 1 %VOL、0.079 1 %VOL、0.161 5 %VOL和0.940 0，均优于其他时序预测模型。
［结论］提出的多源信息融合下冷链配送碳排放预测模型可实现对冷藏车辆碳排放量的精准预测，为有效降低冷链配送碳排放与提升配送企业绿色信用等级等提供理论参考。
关键词：冷链配送；碳排放；路况识别；时序预测；YOLOv8s；iTransformer；多源信息融合；渐进特征金字塔网络
文章图片
图 1 路况视频与车辆CO2数据采集方式
Fig. 1 Data acquisition method of road condition video and vehicle CO2 exhaust
图 2 车载视角下路况图像集样本
Fig.2 Sample road condition image set from vehicle viewpoint
图 3 Bottleneck-ODC结构
Fig. 3 Structure of Bottleneck-ODC
图 4 C2f-ODC结构
Fig. 4 Structure of C2f-ODC
图 5 YOLOv8s-OA结构
Fig. 5 Structure of YOLOv8s-OA
图 6 iTransformer-EA结构
Fig. 6 iTransformer-EA structure
图 7 车辆视角下路况图像识别测试集试验结果
Fig.7 Experimental results of road image recognition test set in vehicle perspective
图 8 冷藏车辆碳排放研究预测结果
Fig.8 Carbon emission study projections for refrigerated vehicles
作者介绍
韩佳伟 高级农艺师
韩佳伟，男，高级农艺师，博士研究生，硕士生导师，主要从事生鲜农产品智慧低碳供应链关键技术研究，近5年主持或执行国家重点研发项目子课题、宁夏/广东地方重点研发项目课题、中国工程院咨询研究项目、北京市农林科学院院级课题等科研项目10余项。先后以第一或通讯作者发表学术论文28篇，其中SCI/EI收录论文22篇，入选ESI高被引论文3篇（IF＞10），授权中国发明专利8项，牵头制定农业行业标准3项、地方标准1项，获得软著3项，参编专著4部。荣获2022年北京市科协争先创新科技工作者，现为华南农业大学硕士生导师、中关村绿色冷链物流产业联盟专家委员会专家、广东省食品冷链物流产业技术创新联盟专家委员会专家。
来源：《智慧农业（中英文）》2024年第4期
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