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龙图腾网获悉深圳市跨越新科技有限公司申请的专利串区派货识别方法、装置、计算机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：CN120746423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511276408.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权串区派货识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由鄢宇;张兴;张玉成设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本串区派货识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及物流配送管理技术领域，提供一种串区派货识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法通过从运单表中筛选派送方式为内部派送的有效记录，并剔除整车类型运单和内部件类型运单；从运单表中对同一轨迹的运单按收件片区统计，统计票数最多的收件片区为主派送片区；在运单表剔除主派送片区的运单，对剩余运单判断是否为串区问题票；对每张串区问题票，根据串区问题票和相邻的主派送片区的实际距离之和与串区问题票对应相邻的主派送片区的直线距离，获取增距值，以生成每个所述串区问题票对应的分析结果，完成串区派货识别。方法适用于物流企业内部派送业务的智能化调度与优化，解决现有技术中派货识别粗放、资源配置不合理的问题。

本发明授权串区派货识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种串区派货识别方法，其特征在于，包括： 从运单表中筛选派送方式为内部派送的有效记录，并剔除整车类型运单和内部件类型运单； 从运单表中对同一轨迹的运单按收件片区统计，统计票数最多的收件片区为主派送片区；其中，若存在票数相同则选货重最大的收件片区为主派送片区； 在运单表剔除主派送片区的运单，对剩余运单判断是否为串区问题票；其中，在串区问题票对应的预设出车时间范围和直线距离范围内，查找车载重量与预设核载比值小于或等于预设比值的运单，标记为可结合票并生成合并派送建议； 对每张串区问题票，根据串区问题票和相邻的主派送片区的实际距离之和与串区问题票对应相邻的主派送片区的直线距离，获取增距值，以生成每个所述串区问题票对应的分析结果，完成串区派货识别；所述方法还包括：构建历史串区行为数据集，输入至机器学习模型中训练，机器学习模型对应的输入特征包括运单重量、派送时间间隔、行驶距离差和车辆核载利用率；通过机器学习模型训练得到动态判定阈值，用于自动调整预设参数，所述预设参数包括派送时间与出车时间差值、距离差值和车载核载比值；基于实时物流数据对机器学习模型进行增量更新，优化串区派货识别规则，提升异常行为识别准确率；利用地理时空数据构建图结构，通过图卷积网络捕捉片区间的时空关联特征，实现串区问题的模式识别与预测，图结构建模通过将每个派送片区视为图节点，节点特征包含历史串区频率、平均货重和地理坐标；边特征包含片区间历史共载运单量、实际行驶距离和道路通行时间，时空特征融合通过引入时间维度时间滑动窗口，构建时空GCN模型，学习片区在时间序列上的串区行为演变规律，异常检测通过模型输出的节点嵌入向量识别异常串区模式，数据预处理通过将片区坐标转换为图节点，通过Dijkstra算法计算节点间实时道路距离作为边权重，统计片区间共载运单量作为边特征，构建时间序列特征矩阵，每个时间片包含节点的货重分布和出车时段的动态数据，模型构建采用两层GCN层提取空间特征，结合门控循环单元处理时间序列，最终通过全连接层输出串区概率值，模型训练与应用以历史串区标签作为监督信号，使用交叉熵损失函数训练模型，识别实时运单是否属于异常串区模式，输出包含片区关联热力图的可视化报告，辅助调度员优化长期片区划分策略。

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