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龙图腾网获悉宜昌德虎科技有限公司申请的专利一种基于大数据的物流运输优化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：CN120373994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510454785.8，技术领域涉及：G06Q10/0833；该发明授权一种基于大数据的物流运输优化系统是由熊应波;罗华先;刘金平设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的物流运输优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的物流运输优化系统，该系统的运行方法包括以下步骤：步骤一：目标地点识别和实时数据收集；步骤二：对货物运输进行路径规划以及碰撞避免；步骤三：用户通过交互式界面实现货物追踪；步骤四：对无人机货物运输的效率进行评估和改进，所述目标地点识别和数据收集模块，用于识别货物交付点，并收集实时数据；所述路径规划和碰撞避免模块，用于确定无人机的最佳飞行路径且实时监测其他飞行器位置和障碍物；所述用户交互和性能监测模块，用于用户输入交付信息，并实时追踪货物运送进度并且定期评估路径规划的准确性和系统效率，本发明，具有提高货物交付效率和准确性以及降低飞行安全风险的特点。

本发明授权一种基于大数据的物流运输优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的的物流运输优化方法，该方法包括以下步骤： 步骤一：目标地点识别和实时数据收集；包括： 使用高分辨率地图和卫星图像技术来进行目标识别； 使用计算机视觉算法和图像处理技术实现高精度的目标识别；进一步包括： 首先，系统获取高分辨率的地图和卫星图像，这些图像包含了地表的详细信息，为目标识别提供基础数据，然后，进行图像处理，包括图像分割和特征提取，通过图像分割，将图像分成不同的区域，以便更好地识别潜在的目标点，随后，特征提取算法用于从图像中提取关键特征，包括建筑物、道路、水体，以进一步识别目标点，最后引入计算机视觉算法，包括物体检测和识别技术，用于最终的目标识别，这些算法依赖于特征提取的结果，在图像中标识出潜在的目标交付点，在此过程中，包括检测建筑物、门牌号码、地标或其他识别特征，以确定适合于无人机飞行的目标点，此外，系统还综合考虑地形特征和地理坐标信息，包括地面高度、地形起伏、交通道路和地理坐标，通过将图像信息与地理数据集成，可以更准确地确定目标交付点的位置，以确保无人机能够安全且精确地到达目的地； 整合地形特征和地理坐标信息，确保准确的目标识别； 实时数据收集包括风速、天气、交通和无人机性能数据； 步骤二：对货物运输进行路径规划以及碰撞避免；包括： 使用A*搜索算法和TSP优化算法进行路径规划；进一步包括： 在路径规划方面，系统采用A*搜索算法，以解决单一目标点的路径规划问题，该算法可以充分考虑到货物交付点的距离、无人机的飞行速度和电池寿命，以决定每一步的最佳移动，系统利用启发式函数来估算从当前位置到目标点的代价，以指导路径的选择，同时，对于多个目标点的情况，系统引入TSP优化算法，将问题建模为图论问题，以最小化总飞行距离和时间，算法不仅考虑货物的重量，还考虑了交付点的顺序和紧急程度，而为了考虑天气条件，系统也将持续获取实时天气数据，包括风速、降雨、气温，并使用这些数据来预测不利天气条件，路径规划算法会根据实时天气数据，自动调整无人机的飞行计划，以确保安全和效率，这包括调整飞行高度和速度，以最小化飞行时间和燃料消耗，当需要无人机将紧急医疗用品从医院交付到三个不同的目标点，这些目标点分别是： 目标点A：距离医院10公里，无人机的飞行速度为每小时60公里，电池寿命足够支持连续飞行30分钟， 目标点B：距离医院20公里，无人机的飞行速度为每小时50公里，电池寿命足够支持连续飞行40分钟， 目标点C：距离医院15公里，无人机的飞行速度为每小时70公里，电池寿命足够支持连续飞行25分钟， 系统将根据路径规划和天气情况来计划无人机的飞行路径： 路径规划： 对于目标点A，使用A*搜索算法考虑了距离、飞行速度和电池寿命，找到了最佳路径，因此需要直接飞行到目标点A， 对于目标点B和目标点C，系统采用TSP优化算法来找到最佳顺序，以最小化总飞行距离和时间，因此，路径规划包括医院-目标点B-目标点C-医院，或者医院-目标点C-目标点B-医院， 天气条件考虑： 实时天气数据显示，在无人机飞行的路径上，目标点B的天气条件较差，存在强风和降雨，而目标点A和目标点C的路径没有不利天气条件， 路径规划算法根据天气数据选择了较安全的路径，避开了目标点B的不良天气区域，并相应调整了飞行高度和速度； 综合考虑路径规划和天气考虑，无人机会按照以下路径执行任务： 从医院起飞，直接飞往目标点A完成交付，随后飞往目标点B完成交付，接着飞往目标点C完成交付，最后返回医院； 实施实时碰撞避免，监测其他飞行器的位置和航向，以及检测潜在碰撞风险； 步骤三：用户通过交互式界面实现货物追踪； 步骤四：对无人机货物运输的效率进行评估和改进；包括： 定期评估路径规划的准确性和效率，收集飞行数据和用户反馈； 分析飞行数据，包括飞行路径、时间和燃料消耗； 收集用户反馈和操作数据，包括货物交付时间、准确性和客户满意度； 不断改进路径规划算法以提高交付效率和无人机的稳定性。

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