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龙图腾网获悉江苏商贸职业学院申请的专利一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合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：CN118735393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411225583.8，技术领域涉及：G06Q10/0833；该发明授权一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合系统是由黄凡设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合系统，该包括北斗+UWB+Zigbee定位单元、区块链模型计算单元和物流追踪监控单元；北斗+UWB+Zigbee定位单元上设置有信息集成组件。通过信息集成组件采集航运过程货物的路径信息、颠簸偏移信息和误差干扰信息，并将路径信息、颠簸偏移信息和误差干扰信息传输给区块链模型计算单元；并将接收的误差干扰信息与误差干扰安全限定值比较，将接收的颠簸偏移信息与颠簸偏移安全限定值比较，本发明可以帮助工作人员及时发现由航运导致的局部环境变化及潜在的安全风险，为航运与物流管理人员调整航运流程提供依据，能够实时对航运过程货物情况进行监管，从而对货物进行保护，及时消除航运过程中噪声对物流追踪的影响。

本发明授权一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条码读取定位的跟踪锁定RFID识别融合系统，其特征在于，该系统包括北斗+UWB+Zigbee定位单元、区块链模型计算单元和物流追踪监控单元；北斗+UWB+Zigbee定位单元上设置有信息集成组件； 所述北斗+UWB+Zigbee定位单元，用于在远洋货轮上定时定点采集，通过信息集成组件采集航运过程货物的路径信息、颠簸偏移信息和误差干扰信息，并将路径信息、颠簸偏移信息和误差干扰信息传输给区块链模型计算单元； 所述区块链模型计算单元，用于将接收的误差干扰信息与误差干扰安全限定值比较，将接收的颠簸偏移信息与颠簸偏移安全限定值比较，如果误差干扰信息超过误差干扰安全限定值或颠簸偏移信息超过颠簸偏移安全限定值，则启动物流追踪监控单元，否则从路径信息中提取静态物体位置信息、动态物体位置信息并结合误差干扰信息和颠簸偏移信息对航运过程环境的货物移动状态进行数值单位时间解析，得到出单位时间解析结果； 所述物流追踪监控单元，用于在误差干扰超过误差干扰安全限定值或颠簸偏移超过颠簸偏移安全限定值时物流追踪监控； 所述从路径信息中提取静态物体位置信息、动态物体位置信息具体是： 步骤T1、利用皮尔逊相关系数对路径信息进行相关性分析， 步骤T2、利用递归特征消除从相关性分析后的路径信息中提取出目标路径， 步骤T3、利用路径优化算法对目标路径进行优化，根据优化后的目标路径，将不同时刻的路径进行利弊分析，以确定误差干扰源位置、货物位置； 所述信息集成组件包括：集成式定位单元、风浪监测传感器和噪声监测传感器； 集成式定位单元用于采集航运过程货物的路径信息并传输给区块链模型计算单元；风浪监测传感器用于采集航运过程货物的颠簸偏移信息并传输给区块链模型计算单元；噪声监测传感器用于采集航运过程货物的误差干扰信息并传输给区块链模型计算单元； 所述信息集成组件还包括用于采集航运过程货物的RFID标签样本的RFID标签采集装置；物流追踪监控单元，还用于在RFID标签样本中的目标物体变化位置时物流追踪监控； 所述北斗+UWB+Zigbee定位单元同时负责采集路径信息、颠簸偏移信息、误差干扰信息和RFID标签信息； 采集RFID标签样本的北斗+UWB+Zigbee定位单元装有边缘计算网关和货物的惯性传感器；货物的惯性传感器采集RFID标签采集装置的货物的惯性信息并传输给边缘计算网关，边缘计算网关根据接收的货物的惯性信息判断RFID标签采集装置是否匹配，如果匹配，则控制北斗+UWB+Zigbee定位单元返回设定位置； 所述对航运过程环境的货物移动状态进行数值单位时间解析，具体包括： 步骤Q1、通过路径信息构建出航运过程的多目标追踪模型并进行边界条件设置，在多目标追踪模型中，设置跨空间特征关联的时间序列影响因子及误差种类计算参数； 步骤Q2、利用注意力机制模型计算单位时间的跨空间特征误差，得到参数权重误差，在多目标追踪模型中，设置航线变动和位置约束的初始条件矩阵、时间序列影响因子以及误差种类计算参数； 步骤Q3、将得到的参数权重误差作为移动轨迹计算的偏差矩阵，动态物体等效为单位时间三维坐标系上的移动信号，耦合移动轨迹和颠簸偏移进行数值计算，得到单位时间解析结果； 所述步骤Q2、计算单位时间的跨空间特征误差时，利用的误差提取模型为多模态下的误差嵌入式融合算法，该算法的表达式为： 其中，表示参数权重误差，、分别表示第t个头的颠簸偏移信息、误差干扰信息权重矩阵，V、均为可学习的参数，表示拉普拉斯变换组成的特征向量矩阵，⊙表示哈达玛积，表示多头注意力机制，表示跨空间特征误差； 所述步骤Q3、耦合移动轨迹和颠簸偏移进行数值计算时，利用的移动轨迹算法为线性高斯模型、添加偏差矩阵项的时空卷积模型和添加移动信号项的注意力机制，利用的位置约束方程为不同气候环境航线位置约束方程； 其中，表示高斯系数，表示为激活函数,表示偏差矩阵，表示时空卷积网络的输入，表示卷积层数，表示耦合移动轨迹，表示注意力机制，表示边界条件，表示移动偏差最大系数，表示移动信号，表示不同气候环境航线位置约束矩阵，表示颠簸偏移，表示单位时间解析结果。

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