CN119398642A 多模态aigc冷链物流信息处理方法及系统 （深圳前海粤十信息技术有限公司）

区南山街道梦海大道5289号中粮亚太2基于物流信息AIGC模型，对冷链物流系统中的视频数据、温基于所述增强特征矩阵进行数字孪生建模，得到物流系统数字对所述状态参数空间进行深度强化学习和信息时延指标计算，同根据所述实时数据同步方案构建配送网络图结构，并对所述配送网对所述配送网络表征向量进行多智能体协同决策，基于温度控制精度对所述视频数据进行时空特征提取，得到视频特征序列；对所述温列；将所述视频特征序列、所述温度特征序列和所述位置特征序列在时间维度将所述多模态特征矩阵输入物流信息AIGC模型的编码将所述注意力特征矩阵输入物流信息AIGC模型的解码器层，所述解将所述解码特征矩阵输入特征增强层，所述特征增强层采用条件变分自编码器结构，对所述变换特征矩阵进行编码处理，通过三层卷积神经网络提取特对所述编码特征进行概率分布参数计算，通过两个并行的全连接3将所述潜在变量与条件向量进行拼接，所述条件向量由温度控对所述条件增强向量进行上采样处理，通过三层反卷积网络还原特对所述重构特征进行残差连接处理，将所述重构特征与所述解码特将所述增强特征矩阵按照时间窗口进行分段，对每段数据提取时序特征和统计特征，对所述冷链状态模型进行数字化建模，得到物流系统数字孪生模型，并将对所述状态映射矩阵进行特征补充，加入配送时间约束和任务优先根据所述目标状态向量构建状态转移关系图，所述状态转移关对所述状态参数空间进行动作空间划分，将温度控制、制冷功率和将所述状态参数空间和所述动作空间输入策略网络，所述策略网络包含三层全连接对所述动作概率分布进行采样处理，选择温度控制动作、制冷功率将所述状态参数空间、所述动作组合和所述奖励信号输入对所述状态价值评估结果进行动作优化，基于温度控制参数和制将所述优化后的同步策略应用于实时数据传输，记录数据更新时间间隔和传输成功4述实时数据同步方案构建配送网络图结构，并对所述配送网络图结构中的温度变化序列、将所述实时数据同步方案中的数据更新时间间隔作为配送网络节点的数据采样周期，根据所述同步数据集中的数据传输时隙对配送网络进行节点构基于所述实时数据同步方案中的通信资源分配情况，对所述层次对所述网络拓扑结构中的每个节点进行特征向量构建，将温度控制动将所述节点特征集合和所述边特征矩阵输入图注意力网络，对节对所述融合特征矩阵进行全局池化操作，将图结构信息压缩为固定维度的向量表示，基于所述配送网络表征向量构建智能体决策环境，将每个配送节点设置为独立智能将所述智能体交互环境输入协同决策网络，所述协同决策网络包含一对所述分层决策架构进行多目标奖励设计，根据温度控制精度、配送将所述目标权重矩阵输入策略更新模块，通过双重Q网络进对所述智能体策略集进行协同优化，基于所述物流系统数字孪生模型根据所述协同决策结果生成执行指令，包含配送路径规划、温5建模模块，用于基于所述增强特征矩阵进行数字孪生建模，得到物流系计算模块，用于对所述状态参数空间进行深度强化学习和编码模块，用于根据所述实时数据同步方案构所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执要求1_7中任一项所述的多模态AIGC冷所述指令被处理器执行时实现如权利要求1_7中任一项所述的多模态AIGC冷链物流信息处6理实体与数字模型之间的数据同步存在时延，且同步机制难以适应复杂多变的配送场景，7和层次化节点结构提取了配送网络的关键特征，注意力机制增强了节点间的信息传递质图2是本发明实施例提供的多模态AIGC冷链物流信息处理系统的结构示意性框89将特征维度映射至512维空间，获得变换特征矩阵。这个过程的目的是在更高维度的空间冷链物流系统在复杂场景下的智能化调度和置数据则是通过GPS定位系统收集运输车辆的地理位置。对视频数据进行时空特征提取以部特征，提供温度数据在不同频率下的表现，定义温度序列T={t,t2,...,t}的小波变;;u为特征均值，σ为特征标准差，最终得到多模态特征矩;;ue是从标准正态分布中采样的噪声。;;;;其中，FCU和FC,分别是计算均值和方差的全连接网络。当得到均值向量和方差潜在变量Z:;=4x4，stride=2，channels=256)；;;将增强特征矩阵按照时间窗口进行分段，对每段数据提取时序特征和统计特征，根据目标状态向量构建状态转移关系图，状态转移关系图的节点表示状态参数，;;重要性权重保留关键特征。使用如信息增益或皮尔逊相关系数等方法来评估特征的重要;;;;;将优化后的同步策略应用于实时数据传输，记录数据更新时间间隔和传输成功设定。例如，温度控制动作的取值范围在[2ec,8ec]之间，制冷功率在[100w,1000w的;;择相应的温度控制动作、制冷功率动作和数据传输时隙动作，形成动作组合a=(T,P。,D3)。在根据动作组合执行状态转移后，记录每次状态转移的时间戳t和数据;;其中，a(T)和β(P)分别表示温度控制和制冷功率对整体效能的贡献，二者通;度控制参数和制冷能耗参数构建的约束条件，帮助系统在优化过程中避免不合理的操作。通过采用策略梯度法更新网络参数，得到优化后的同步策略e'，该过程通过以下公式表;;将实时数据同步方案中的数据更新时间间隔作为配送网络节点的数据采样周期，对融合特征矩阵进行全局池化操作，将图结构信息压缩为固定维度的向量表示，点。例如，若有三个配送点的数据传输成功率分别为80%、60%和75%，则主节点集合为,而从节点为Neeonasr,=ly)。基于实时数据同步方案中的通信;;;;基于配送网络表征向量构建智能体决策环境，将每个配送节点设置为独立智能;其中，policygosai是中心智能体生成的全局策略，saosai是整个配送网络的状;;;;多智能体协同决策实现了配送任务的合理分配，多目标约束下的决策优化平衡了温度控被处理器301执行时，可使得处理器301执行上述任一种多模态AIGC冷链物流信息处理方[0043]应当理解的是，处理器301可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器301还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal上述描述的电子设备300的具体工作过程，可以参考前述多模态AIGC冷链物流信息处理方本申请实施例提供的多模态AIGC冷链物流信[00