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龙图腾网获悉四川交通职业技术学院申请的专利一种物流供应链监控方法、装置、设备及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：CN121279912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511849685.1，技术领域涉及：G06Q10/0833；该发明授权一种物流供应链监控方法、装置、设备及介质是由李明星设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物流供应链监控方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物流供应链监控方法、装置、设备及介质，涉及物流与供应链信息化监控技术领域，包括S1、通过传感器网络从运输车辆和货物中获取实时数据，包括位置坐标温度值和时效指标得到初始异常信号数据集，并在运输场景中针对湿度波动进行初步筛选确定湿度相关异常子集；S2、根据初始异常信号数据集采用K均值聚类算法对数据点进行分组判断异常类型，并在湿度相关异常子集中提取货物类型的敏感参数确定温度湿度联合异常类型；该物流供应链监控方法、装置、设备及介质，显著提升运输异常响应效率与路径优化能力，保障货物运输安全与时效性。

本发明授权一种物流供应链监控方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种物流供应链监控方法，其特征在于，包括： S1、通过传感器网络从运输车辆和货物中获取实时数据，包括位置坐标温度值和时效指标得到初始异常信号数据集，并在运输场景中针对湿度波动进行初步筛选确定湿度相关异常子集； S2、根据初始异常信号数据集采用K均值聚类算法对数据点进行分组判断异常类型，并在湿度相关异常子集中提取货物类型的敏感参数确定温度湿度联合异常类型； S3、若判断异常类型为温度湿度联合异常则从预设的货物类型数据库中获取对应阈值范围得到动态触发条件，并在运输中融入路径调整指令作为条件扩展部分； S4、针对动态触发条件通过支持向量机分类器分析实时数据与阈值范围的偏差确定异常确认结果，并在偏差分析中嵌入备用方案启动逻辑以生成包含序列执行逻辑的确认输出； S5、根据异常确认结果从预设的响应规则库中获取匹配的自动化流程脚本得到响应执行序列，并在序列中整合运输控制指令以适应地形限制下的路径优化； S6、通过响应执行序列向运输控制系统发送指令调整路径或启动备用方案得到更新后的运输计划，并在计划中记录时差计算方法以便后续耗时指标评估； S7、获取更新后的运输计划与初始异常信号数据集的时差计算响应耗时指标判断系统优化水平，并在判断中应用初始数据集对比来量化响应时间并调整下一次异常信号基准； 所述S1包括： 通过传感器网络从运输车辆和货物中获取实时数据，包含位置坐标、温度值、时效指标和湿度值，生成初始异常信号数据集； 采用时间序列分析方法处理初始异常信号数据集，提取湿度值的变化趋势，得到湿度波动特征； 若湿度波动特征超出预设的阈值范围，则通过聚类算法将数据点分为正常和异常两类，确定湿度相关异常子集； 根据湿度相关异常子集，结合位置坐标和时效指标，计算异常子集与运输场景的关联强度，得到异常分布模式； 通过异常分布模式，采用决策树算法对异常子集进行分类，判断异常是否与运输场景相关，获得异常分类结果； 针对异常分类结果，获取对应的位置坐标和时效指标，生成异常信号的时空分布特征，确定异常发生的具体场景； 通过异常发生的具体场景，更新传感器网络的采集频率，得到优化后的数据采集策略。

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