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龙图腾网获悉四川沧澜泓涵供应链管理有限公司申请的专利运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质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：CN119398645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411468051.7，技术领域涉及：G06Q10/0833；该发明授权运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质是由刘朝科设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质。该方法：对货物和运输车辆进行多源传感器数据采集，得到原始数据集并进行时间同步和卡尔曼滤波处理，得到融合后的状态向量；通过深度货物跟踪网络进行特征提取，得到特征向量；基于特征向量进行分布式模型训练，得到全局货物状态检测模型；将采集的实时数据集输入全局货物状态检测模型，进行多级异常检测处理，得到异常检测结果；根据异常检测结果和历史运输路线，使用时空图神经网络模型进行轨迹预测和多目标优化，得到目标运输路线。本发明的实施能够整合多源数据和动态优化路径的综合性货物跟踪，以应对复杂多变的物流环境，提供更加精确、安全、高效的货物跟踪服务。

本发明授权运输代理智能货物跟踪方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运输代理智能货物跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 对货物和运输车辆进行多源传感器数据采集，得到原始数据集，并对所述原始数据集进行时间同步和卡尔曼滤波处理，得到融合后的状态向量； 将所述融合后的状态向量输入深度货物跟踪网络进行特征提取，得到编码货物状态特征信息的特征向量； 基于所述特征向量，使用联邦安全跟踪框架进行分布式模型训练，得到全局货物状态检测模型； 将采集的实时数据集输入所述全局货物状态检测模型，进行多级异常检测处理，得到异常检测结果； 根据所述异常检测结果和历史运输路线，使用时空图神经网络模型进行轨迹预测和多目标优化，得到目标运输路线；具体包括：对历史运输路线进行时空编码，将道路网络表示为图结构，得到初始化的时空图；所述时空图中，节点表示路口，边表示道路段；将所述异常检测结果作为节点和边的属性，嵌入所述时空图中，得到属性增强的时空图，并对所述属性增强的时空图进行图卷积操作，使用ChebNet进行特征提取，得到局部空间特征；所述ChebNet的多项式阶数设置为3；将所述局部空间特征输入图注意力层，计算节点间的注意力权重，得到全局关联特征，并对所述全局关联特征进行时间卷积操作，使用空洞卷积进行长期依赖性建模，得到时序特征；将所述时序特征输入门控循环单元，进行序列预测，得到初始轨迹预测结果，并基于所述初始轨迹预测结果，构建多目标优化问题，目标函数包括运输时间、燃料消耗和货物安全性，得到优化目标函数；使用粒子群优化算法对所述优化目标函数进行求解，得到候选运输路线集合，对所述候选运输路线集合进行帕累托非支配排序，得到非支配解集，并从所述非支配解集中选择综合性能最优的解，作为目标运输路线。

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