(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210948575.0 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 申莉 地址 530000 广西壮 族自治区南宁市江南 区国凯大道东18号 (72)发明人 申莉　陆丽　廖浩　 (74)专利代理 机构 深圳星启航知识产权代理有 限公司 4 4821 专利代理师 杨芳 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种冷链 物流跟踪方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种冷链物 流跟踪方法及系统， 其方法包括： 获取多个商品的唯一识别码、 时空 信息和多维保藏信息， 所述多维保藏信息包括温 度、 湿度、 pH值和标记性气体含量； 基于最大信息 熵和多元自回归模型， 提取每个商品的多维保藏 及其对应时空信息的时域特征和频域特征； 利用 伪噪声序列对时域特征、 频域特征和唯一识别码 进行扩频调制， 生成多个溯源码； 基于溯源码和 保藏信息， 训练基于卷积神经网络的自编码器； 将待溯源商品的实时溯源信息输入到训练完成 的自编码器中， 得到一个或多个溯源码。 本发明 通过将唯一识别码、 保藏信息、 时空信息的扩频 调制水印， 并利用自编码器进行识别， 从而提高 冷链物流跟踪的时效性和溯源数据的不可篡改 性。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115239249 A 2022.10.25 CN 115239249 A 1.一种冷链 物流跟踪方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个商品的唯一识别码、 时空信 息和多维保藏信息， 所述多维保藏信息包括温度、 湿度、 pH值和标记性气体含量； 基于最大信 息熵和多元自回归模型， 分别确定不同商 品的多维保藏信 息的最小维度和 最大取样时间， 并根据其提取每个商品的多维保藏信息及其对应时空信息的时域特征和频 域特征； 利用伪噪声序列对时域特征、 频域特征和唯一识别码进 行扩频调制， 生成多个溯源 码； 将每个商品的一个或多个溯源码作为标签， 对应的一个或多个保藏信息作为样本， 训 练基于卷积神经网络的自编码器； 将待溯源商品的实时溯源信息输入到训练完成的自编码器中， 得到一个或多个溯源 码。 2.根据权利要求1所述的冷链物流跟踪方法， 其特征在于， 所述基于最大信 息熵和多元 自回归模型， 分别确定不同商品的多维保藏信息的最小维度和最大 取样时间包括： 根据最大信息熵和多元自回归 模型， 确定每种商品的多维保藏信息的最小维度； 基于最大信息熵和高阶自回归 模型， 确定每种商品的多维保藏信息的最大 取样时间。 3.根据权利要求2所述的冷链物流跟踪方法， 其特征在于， 所述根据最大信 息熵和多元 自回归模型， 确定每种商品的多维保藏信息的最小维度包括： 所述多元自回归 模型表示 为： y＝β0+β1X1+β2X2+... βnXn+e， 其中β0为初始新鲜指数， y表示商品 的新鲜指数， x1,x2,…， xn分别表示多维保藏信息中的每 个维度的数据， e表示多维保藏信息的误差向量。 4.根据权利要求1所述的冷链物流跟踪方法， 其特征在于， 所述利用伪噪声序列对时域 特征、 频域特 征和唯一识别码进行扩频调制， 生成多个溯源码包括： 利用直序扩频 方法将时域特 征、 频域特 征进行扩频， 得到扩频编码； 将最大取样时间作为水印生成的最小周期， 在每个最小周期内的位置变化率为水印载 体， 将伪噪声序列调制到扩频编码上， 生成水印； 将多个最小周期内的水印嵌入到唯一识别码中， 生成多个溯源码。 5.根据权利要求4所述的冷链物流跟踪方法， 其特征在于， 还包括： 将一个或多个溯源 码按时间顺序排列， 并存 储到默克尔树中。 6.根据权利要求1至5任一项所述的冷链物流跟踪方法， 其特征在于， 所述卷积神经网 络为时空图卷积神经网络 。 7.一种冷链 物流跟踪系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取多个商品的唯一识别码、 时空信息和多维保藏信 息， 所述多维保藏 信息包括温度、 湿度、 pH值和标记性气体含量； 生成模块， 用于基于最大信息熵和多元自回归模型， 分别确定不同商品的多维保藏信 息的最小维度和最大取样时间， 并根据其提取每个商品的多维保藏信息及其对应时空信息 的时域特征和频域特征； 利用伪噪声序列对时域特征、 频域特征和唯一识别码进行扩频调 制， 生成多个溯源码； 训练模块， 用于将每个商品的一个或多个溯源码作为标签， 对应的一个或多个保藏信 息作为样本， 训练基于卷积神经网络的自编码器；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239249 A 2输入模块， 用于将待溯源商品的实时溯源信息输入到训练完成的自编码器中， 得到一 个或多个溯源码。 8.根据权利要求7 所述的冷链 物流跟踪系统， 其特 征在于， 所述 生成模块包括： 第一确定单元， 用于根据最大信息熵和多元自回归模型， 确定每种商品的多维保藏信 息的最小维度； 第二确定单元， 用于基于最大信息熵和高阶自回归模型， 确定每种商品的多维保藏信 息的最大 取样时间。 9.一种电子设备， 包括： 一个或多个处理器； 存储装置， 用于存储一个或多个程序， 当所 述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实现如权利 要求1至6任一项所述的冷链 物流跟踪方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至 6任一项所述的冷链 物流跟踪方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239249 A 3