(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210957178.X (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115018433 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 四川港投新 通道物流产业投资集 团有限公司 地址 610041 四川省成 都市高新区天泰路 120号13楼13 05号 专利权人 成都亿博物流咨询有限公司 　 四川新龟科技有限公司 　 西南交通大 学 (72)发明人 余曲波　周莹　刘晓伟　倪少权　 孙文扬　张鑫　高曼妤　(74)专利代理 机构 广州三环专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 孙朝锐 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) (56)对比文件 CN 109146 516 A,2019.01.04 CN 109146 516 A,2019.01.04 CN 103279852 A,2013.09.04 CN 112161984 A,2021.01.01 管理员. 【出库校验】 条码校验+重量校验. 《http://xy.wdgj.com/news/sho w-1135.html》 .2022,第1-4页. 审查员 陈巧艳 (54)发明名称 一种酒品供应链监控方法、 装置、 设备及介 质 (57)摘要 本申请公开了一种酒品供应链 监控方法、 装 置、 设备及介质， 涉及酒品监控技术领域， 用于解 决现有技术中不能全面的获得酒品流转信息的 技术问题。 该方法包括获取若干酒品供应链节点 的监控数据； 其中， 所述监控数据包括酒品入库 节点监控数据、 仓内监控节点监控数据、 仓内预 警节点监控数据、 酒品出库节点监控数据、 酒品 盘点节点监控 数据和物流配送节 点监控数据； 将 所述若干酒品供应链节点的监控数据均进行加 密存储， 以生成加密监控数据、 公钥和区块链证 书； 将所述加密监控数据、 公钥和区块链证书共 享给酒品供应链上的若干参与者。 通过该方法能 全面的获得 酒品的流转信息， 从而更便于各参与 者实时获得酒品的流 转信息。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115018433 B 2022.11.29 CN 115018433 B 1.一种酒品供应链监控方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取若干酒品供应链节点的监控数据； 其中， 所述监控数据包括酒品入库节点监控数 据、 仓内监控节点监控数据、 仓内预警节点监控数据、 酒品出库节点监控数据、 酒品盘点节 点监控数据和物流配送节点监控 数据； 其中， 所述仓内监控节点监控 数据的获得过程如下： 获得历史酒品的样本移动轨迹， 所述样本移动轨迹包括认证样本移动轨迹和非认证样本移 动轨迹； 将所述认证样本移动轨迹预测的酒品在当前帧的位置与筛选后的检测框进行级联 匹配， 以获得第一匹配结果； 将所述 非认证样 本移动轨迹、 未匹配成功的所述认证样本移动 轨迹和未匹配成功的所述检测框进行检测框与预测框的交换线性分配和关联帧间， 以获得 第二匹配结果； 将所述第一匹配结果和所述第二匹配结果进 行合并， 以获得最 终匹配结果； 基于所述最 终匹配结果， 更新所述样本移动轨迹； 基于更新后的所述样本移动轨迹， 删除未 匹配成功的所述样本移动轨迹； 基于删除未匹配成功的所述样本移动轨迹， 获得所述仓内 监控节点监控数据； 其中， 所述样 本移动轨迹为已有的酒品货物的运动轨迹； 所述检测框和 所述预测框均基于损失函数的最优化 获得， 所述检测框和所述预测框均用于对所述样本移 动轨迹的检测； 将所述若干酒品供应链节点的监控数据均进行加密存储， 以生成加密监控数据、 公钥 和区块链证书； 将所述加密监控数据、 公钥和区块链证书共享给酒品供应链上的若干参与者。 2.如权利要求1所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述获取若干酒品供应链节 点的监控数据， 包括： 获取目标酒品的 电子入库仓单数据和实 际入库仓单数据； 其中， 所述电子入库仓单数 据是通过扫描目标酒品货物码得到酒品信息， 并根据所述酒品信息生成的数据； 所述实际 入库仓单 数据是对所述目标酒品进行实际信息采集后得到的数据； 基于所述实际入库仓单 数据， 对所述电子入库仓单 数据进行效验； 在对所述电子入库仓单数据进行效验通过的情况下， 获得所述酒品入库节点监控数 据。 3.如权利要求1所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述获取若干酒品供应链节 点的监控数据， 包括： 获取目标酒品入库后的图像信息； 基于所述目标酒品入库后的图像信息， 获得 所述目标酒品入库后的移动轨 迹信息； 基于预设的基点位置信 息和所述目标酒品入库后的移动轨迹信 息， 判断所述目标酒品 是否发生异常移动； 所述异常移动包括所述 目标酒品在未收到移动指令的情况下， 所述 目 标酒品到基点的距离大于或小于所述目标酒品静止时到基点的距离； 基于所述目标酒品是否发生异常移动的信息， 获得 所述仓内监控节点 监控数据。 4.如权利要求3所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述基于所述目标酒品入库 后的图像信息， 获得 所述目标酒品入库后的移动轨 迹信息， 包括： 基于所述目标酒品入库后的图像信息， 获得目标酒品检测目标框信息； 基于样本移动轨迹信 息和所述目标酒品入库后的图像信 息， 预测所述目标酒品在 当前 帧的预测位置信息； 将所述目标酒品检测目标框信 息与所述预测位置信 息进行匹配， 以获得所述目标酒品权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018433 B 2入库后的移动轨 迹信息。 5.如权利要求1所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述获取若干酒品供应链节 点的监控数据， 包括： 获取电子出库仓单数据和实际出库仓单数据； 所述电子出库仓单数据 是通过扫描酒品 货物码得到酒品信息， 并根据所述酒品信息生成的数据； 所述实际出库仓单数据是对目标 酒品进行实际信息采集后得到的数据； 基于所述实际出库仓单 数据， 对所述电子出库仓单 数据进行效验； 在对所述电子出库仓单数据进行效验通过的情况下， 获得所述酒品出库节点监控数 据。 6.如权利要求1所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述获取若干酒品供应链节 点的监控数据， 包括： 获取酒品电子盘点表单数据和酒品实际盘点表单数据； 所述酒品电子盘点表单数据 是 通过扫描酒品识别码得到的数据； 所述 酒品实际盘点表单数据是通过对目标酒品进行实际 信息采集后得到的数据； 基于所述酒品实际盘点表单 数据， 对所述酒品电子盘点表单 数据进行效验； 在对所述酒品电子盘点表单数据进行效验通过的情况下， 获得所述酒品盘点节点监控 数据。 7.如权利要求1所述的酒品供应链监控方法， 其特征在于， 所述获取若干酒品供应链节 点的监控数据， 包括： 基于历史物流配送数据， 对目标酒品的出库时间、 交付时间和路径耗时进行 预估； 基于对所述目标酒品的出库时间、 交付时间和路径耗时的预估结果， 对配送车辆进行 调度； 基于对所述配送车辆的调度 结果， 获得所述物流配送节点监控数据； 其中， 所述物流配 送节点监控数据包括配送车辆的实时定位数据和配送车辆的实时车辆属性数据。 8.一种酒品供应链监控 装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取若干酒品供应链节点的监控数据； 其中， 所述监控数据包括酒品入 库节点监控数据、 仓内监控节点监控数据、 仓内预警节点监控数据、 酒品出库节点监控数 据、 酒品盘点节点监控数据和物流配送节点监控数据； 其中， 所述仓内监控节 点监控数据的 获得过程如下： 获得历史酒品的样本移动轨迹， 所述样本移动轨迹包括认证样本移动轨迹 和非认证样本移动轨迹； 将所述认证样本移动轨迹预测的酒品在当前帧的位置与筛选后的 检测框进 行级联匹配， 以获得第一匹配结果； 将所述 非认证样本移动轨迹、 未匹配成功的所 述认证样本移动轨迹和未匹配成功的所述检测框进行检测框与预测框的交换线性分配和 关联帧间， 以获得第二匹配结果； 将所述第一匹配结果和所述第二匹配结果进 行合并， 以获 得最终匹配结果； 基于所述最 终匹配结果， 更新所述样本移动轨迹； 基于更新后的所述样本 移动轨迹， 删除未匹配成功的所述样本移动轨迹； 基于删除未匹配成功的所述样本移动轨 迹， 获得所述仓内监控节点监控数据； 其中， 所述样本移动轨迹为已有的酒品货物的运动轨 迹； 所述检测框和所述预测框均基于损失函数 的最优化获得， 所述检测框和所述预测框均 用于对所述样本移动轨 迹的检测； 加密模块， 用于对所述若干酒品供应链 节点的监控数据进行加密处 理；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018433 B 3