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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组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：CN116450753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310419559.7，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质是由林英撑;黄智杰;张玲;严世成;李向钊设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机应用技术领域，公开了一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质。在所述方法中，首次提出运用边缘计算思想处理海关业务数据，通过对终端数据采集和预处理，可以实现批量化待检海关数据的去冗余化录入，并自动判断风控类型，返回风险甄别结果，且上传精炼的有效信息至融合结果数据库，同时通过热部署同步维持服务，从而降低各终端数据源上传的网络带宽，减轻海关数据中心服务器处理压力，提升海关业务数据系统的管理效率和精准度，及时准确地阻断高风险货物与违规违法货物形成的风险，进而降低海关口岸现场的查验人力成本，实现海关业务数据的高效融合。

本发明授权一种海关业务数据结构化管理方法、装置、计算机设备组及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海关业务数据结构化管理方法，其特征在于，包括业务对象读取阶段、随附单据读取阶段、业务对象关联阶段、场景判别阶段、涉参条件执行阶段、风险知识查询阶段、风险模型调用阶段、知识图谱查询阶段、融合结果生成阶段和融合结果报文推送阶段； 所述业务对象读取阶段包括步骤S101～S104： S101.在数据终端节点业务对象融合设置模块中，采集业务对象基本信息，类型选择“普通业务对象”或“关联关系业务对象”，提交到对应的数据库，若数据库中已存在该业务对象，则跳过此步骤； S102.在S101选择的业务对象中，采集业务对象字段信息，选择相应数据库数据类型，提交到对应的数据库，若数据库中已存在所需的字段信息，则跳过此步骤； S103.在数据终端节点数据对象结构维护模块中，采集数据对象基本信息，类型选择“普通数据对象”或“专业数据对象”，提交到对应的数据库； S104.在数据终端节点采集数据对象字段信息，进行键值对匹配，提交到对应的数据库； 所述随附单据读取阶段包括步骤S201～S204： S201.在数据终端节点随附单据融合设置模块中，采集包括图像、文档的非结构化数据与半结构化数据的源文件； S202.通过非结构化单据的图像预处理、文本检测、检测校正、文字识别、信息校正算法，提取业务对象基本信息、业务对象字段信息，提交到对应的数据库，若数据库中已存在该业务对象，则跳过此步骤； S203.通过非结构化单据的图像预处理、文本检测、检测校正、文字识别、信息校正算法，提取数据对象基本信息、数据对象字段信息，提交到对应的数据库； 所述业务对象关联阶段，包括步骤S301～S304： S301.在通关业务系统消息队列服务中读取业务关联关系报文，将关联业务队列中的信息保存到数据库进行一定时长的持久化处理； S302.把该关联关系报文中未到达的其他关联关系业务对象ID放到等待列表中，方便后续其他业务数据报文到达时快速定位是否为其他关联业务队列需要的数据； S303.通过监听报文，若接收到关联关系报文，则初始化业务队列，若接到等待列表中的报文，则添加到业务队列，检查完成拼装后，提交到场景判别服务阶段处理； S304.对于其他类型报文只需要判断该报文是否为某个关联关系报文中所需要的信息，如果是则拼装到对应的关联关系报文数据中进行下一步处理，否则只需要把它暂存起来方便查询即可； 所述场景判别阶段包括步骤S401～S402： S401.从缓存中根据数据对象ID查找对应的场景ID，如果存在直接返回，不存在则查找专用业务对应信息表； S402.如果数据库查找成功，把场景ID缓存并返回，如果数据库中也没有对应的记录，则该业务对象关联数据无法进行融合； 所述涉参条件执行阶段包括步骤S501～S502： S501.对传入的单据参数进行校验，包括判断校验涉参条件列表中是否有涉参条件为空、执行涉参条件所需要的上下文数据参数是否为空； S502.如果校验异常，则进行异常处理；如果参数校验通过，则开始为MVEL表达式执行准备所需要的上下文数据，即将上下文数据参数填充到MVEL执行的上下文变量中； 所述风险知识查询阶段包括步骤S601～S603： S601.通过输入查询条件进行模糊查询，得到结果列表后点击查看具体结构； S602.若为普通风险知识结构，无需进行进一步配置； S603.若为风险知识专用数据对象关联关系类型，需要进一步建立所需风险知识对象与要关联的数据对象的映射关系，并为他们配置查询字段，再为已经建立关联的两者进行具体的信息字段提取配置； 所述风险模型调用阶段包括步骤S701～S702： S701.配置风险模型的API地址，点击模型调用过滤条件过滤设置，选择场景，编辑保存MVEL表达式过滤条件，若已存在该配置信息，此步骤跳过； S702.建立所需风险模型对象与要关联的数据对象的映射关系，并为他们配置查询字段，再为已经建立关联的两者进行具体的信息字段提取配置； 所述知识图谱查询阶段包括步骤S801～S802： S801.通过输入查询条件进行模糊查询，得到结果列表后点击查看具体结构； S802.建立所需知识图谱对象与要关联的数据对象的映射关系，并为他们配置查询字段，再为已经建立关联的两者进行具体的信息字段提取配置； 所述融合结果生成阶段包括步骤S901～S902： S901.调用查询接口后，若查询未能立即返回结果，根据查询接口的实现或程序配置，另外调用额外的结果查询接口或等待一定时间后再重新请求，直到尝试到达一定条件后还是失败时才视为结果异常； S902.若能返回结果，则融合生成各接口返回的结果数据，交付给融合结果报文推送阶段； 所述融合结果报文推送阶段包括步骤S1001～S1002： S1001.根据雪花算法生成融合需求ID，解析该报文的批次号、应用ID、加载方式、场景ID、延迟时间字段； S1002.根据加载方式分为增量和全量操作，根据延迟时间得到起效的生效时间，并将得到的基础信息全部存入数据库。

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