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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利基于物联网的港口货物危险源实时监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120046954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510520282.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于物联网的港口货物危险源实时监测方法及系统是由孙维维;阮超宇;褚冠全;戚凯旋;赵芷嫣;樊鸿涛;赵静漪;梁熠;刘相武设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的港口货物危险源实时监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物联网的港口货物危险源实时监测方法及系统，应用于港口冷链货物存储区域的品质安全监控；该方法包括：配置温度传感器网格、湿度传感器网格和热成像设备采集冷链货物区域的温度分布矩阵、湿度分布矩阵和表面温度图像；利用递归神经网络提取温湿度时序变化特征，采用深度残差网络提取热成像图的空间温度梯度特征，并通过自适应加权机制进行特征融合；将融合后的特征构建成时间窗口序列，利用梯度提升树模型评估货物状态异常风险级别并定位危险源；本发明能够及时发现并精确定位潜在危险源，有效提高了港口货物安全管理的智能化水平和预警能力。

本发明授权基于物联网的港口货物危险源实时监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网的港口货物危险源实时监测方法，应用于港口冷链货物存储区域的品质安全监控，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，配置温度传感器网格、湿度传感器网格和热成像设备的采样间隔一致，利用温度传感器网格与湿度传感器网格采集冷链货物区域的温度分布矩阵和湿度分布矩阵，利用热成像设备获取货物表面温度图像； 步骤S2，利用递归神经网络提取温湿度时序变化特征，采用深度残差网络提取热成像图的空间温度梯度特征，并利用变分自编码器进行特征降维；对获取的多模态特征通过动态权重机制进行融合，构建综合特征向量； 步骤S3，将融合后的综合特征构建成时间窗口序列，基于预训练的梯度提升树模型，评估当前监测周期的货物状态异常风险级别，基于异常风险级别识别并给出危险源位置； 模型输出异常风险概率分布划分为四个等级：正常状态、轻微异常、中度异常和严重异常，当检测到连续三个时间窗口的异常风险等级达到中度异常或以上时，系统将通过聚类分析确定温湿度异常的空间分布特征，并结合货物存储布局图，精确定位潜在危险源位置； 时间窗口序列的长度为K，K的取值范围为8到20，滑动窗口的重叠率为50%； 所述货物状态异常风险级别的分类包括：当温度偏差不超过设定阈值的±1.0℃且湿度偏差不超过±5%RH，且热成像图像温差不超过3.0℃时为正常状态； 当温度偏差介于设定阈值的±1.0℃至±2.0℃之间或湿度偏差介于±5%RH至±10%RH之间，或检测到局部区域温湿度变化率超过0.5℃小时或2%RH小时，且热成像图像温差不超过3.0℃时为轻微异常； 当温度偏差介于设定阈值的±2.0℃至±4.0℃之间或湿度偏差介于±10%RH至±15%RH之间，或检测到局部区域温湿度变化率超过1.0℃小时或4%RH小时，或热成像图像温差介于3.0℃至6.0℃之间时，为中度异常； 当温度偏差超过设定阈值的±4.0℃或湿度偏差超过±15%RH，或检测到局部区域温湿度变化率超过2.0℃小时或8%RH小时，或连续三个时间窗口内温湿度异常指标呈现加速恶化趋势，或热成像图像温差超过6.0℃时，为严重异常； 危险源定位采用密度聚类算法，其数学表达式为： ，其中D为传感器数据点集合，为点和点的欧氏距离函数，为邻域半径。

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