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龙图腾网获悉上海文景信息科技有限公司申请的专利一种全流程智慧口岸查验预约优化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：CN120542608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511029153.3，技术领域涉及：G06Q10/02；该发明授权一种全流程智慧口岸查验预约优化方法及系统是由吴俊峰;沈毅;沈敏设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全流程智慧口岸查验预约优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能口岸分析技术领域，公开了一种全流程智慧口岸查验预约优化方法及系统，包括：获取报关单数据集以及来自铁路总局的集装箱数据集，采用分布式数据处理框架对其进行数据预处理，构建统一关联的数据集；基于集装箱号字段对报关单数据集与集装箱数据集进行逻辑匹配，生成带场箱位信息的映射关系；通过移动端GPS和北斗双模定位获取关员实时融合坐标，基于深度强化学习算法构建考虑行驶时间的深度学习导航模型，实时生成导航路径；采用改进ResNet模型分析集装箱照片判定查验条件，并基于货物类型与关员资质数据库自动生成查验任务分配指令；实现海关、铁路、企业三方数据实时互通，并生成效率优化建议，极大提高通关效率，提升通关能力。

本发明授权一种全流程智慧口岸查验预约优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种全流程智慧口岸查验预约优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过多源数据接口实时获取报关单数据集以及来自铁路总局的集装箱数据集，采用分布式数据处理框架对其进行数据预处理，构建统一关联的数据集； S2：基于集装箱号字段对报关单数据集与集装箱数据集进行逻辑匹配，生成带场箱位信息的映射关系，并通过可视化界面输出匹配结果； S3：通过移动端GPS和北斗双模定位获取关员实时融合坐标，基于静态动态分离混合图神经网络深度强化学习算法构建考虑行驶时间的深度学习导航模型，将步骤S2输出的所述场箱位信息输入所述导航模型生成实时导航路径，实现智能找箱和一键移箱； S4：通过在ResNet模型嵌入SE注意力模块，动态加权通道特征以改进ResNet模型，采用改进ResNet模型分析集装箱照片判定查验条件，并基于货物类型与关员资质数据库自动生成查验任务分配指令； S5：通过模块化分布式架构实现海关、铁路、企业三方数据实时互通，并基于全流程监控数据生成效率优化建议； 基于静态动态分离混合图神经网络深度强化学习算法构建考虑行驶时间的深度学习导航模型进一步包括： S31：基于加权全连通无向网络建立口岸交通网络，采用半马尔科夫动态决策过程对其进行建模，其中，采集包括场箱位信息和导航网络信息在内的静态信息以及包括关员实时坐标和报关需求信息在内的动态信息作为其点的特征，将动态变化的行驶时间作为其边的特征，关员的路径选择作为决策； S32：构建静态动态分离混合图神经网络深度强化学习算法，通过该算法中的图卷积网络和边卷积网络同时捕捉节点之间的关系和行驶时间的变化； S33：通过混合图嵌入和基于掩码的自注意力层对静态和动态信息进行处理并整合，增强导航规划中动态交通网络表示； S34:设计考虑实时行驶时间的环境用于训练强化学习算法，接收智能体的动作输入并执行智能体和环境的状态转移，为策略网络提供状态输入，并返回路径信息用于策略网络参数更新，采用该训练好的强化学习算法更新网络参数，优化决策策略； S35：基于优化后的决策策略生成自适应报关需求变化的端到端导航模型。

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