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文档简介
司本发明公开了一种集装箱跟踪管理系统及2S1、构建基于多频段射频识别技术的集装箱动态身S2、采用融合全球定位系统与北斗导航系统的双S3、部署基于物联网边缘计算架构的智能传感S4、构建基于区块链技术的分布式数据存储和S5、采用集成深度学习与强化学习模型的人工调整运输计划;;3信号处理单元,分别接收并解码卫星信号,生成时间戳Tgps和Tbas,以及初始定位坐标Lgps和Lias,其中Tgps和Tbas表示两系统的独立时间参考;S22、利用基于动态权值分配的多源融合算法对解码后的初始定位坐标进行融合得到;;用自适应迭代算法更新误差修正参数,优化定位结果在快速变化环境中的实时性和精;4;;处理数据进行聚合分析,生成动态聚合向量vagg(t):;i个边缘节点在时刻t处理后的数据矩阵部分,w;(t)表示在时前区块哈希Houent、节点标识IDnode以及数据摘要Mdigest;;其中,Doriginal表示原始数据,ktme为基于时间动态生5S43、通过区块链网络节点将加密数据Hencrypted与附加元数据打包存储于区块数据;气象数据及资源利用率,(tEAt表示可能的路径选择与资源分配动作,R(o,u)表S52、利用深度神经网络对历史运输数据进行特征提取与建模,生成路径预测模型;6R(o,an);其中,pdemana(t)表示时间t的运输需求分布,Psuppy(t)表示时间t的资源供应接收集装箱实时数据流,包括实时状态数据Astanus(t)、位置信息、环境参数S62、利用数据整合模块对来自不同来源的实时状态数据Astanus(t)、位置数据;;;8.一种集装箱跟踪管理系统,应用于权利要求1_7中任一项所述的一种集装箱跟踪管7射频识别模块,通过多频段射频识别芯片对集装箱进行唯一标识生成和动态身份认双模定位模块,集成全球定位系统与北斗导航系统,通过多源数据传感器网络模块,由分布式部署在集装箱内外的多类型传感器组人工智能优化模块,采用集成深度学习与强化学习模型的算8[0002]随着全球贸易和物流行业的快速发展,集装箱运输已成为国际货运的主要方然而,集装箱在运输和存储过程中因缺乏高效的跟踪和管理机制而引发的问题日益凸显。9S13、构建基于可信设备认证协议的双向认证机制,采用芯片端生成的认证密钥;标Lgps和Lias,其中Tgps和Tbas表示两系统的独立时间参S22、利用基于动态权值分配的多源融合算法对解码后的初始定位坐标进行融合;;S24、构建动态校正模块,将地面基站辅助信号和多传感器数据输入动态校正模S25、采用基于轨迹预测的连续性验证机制,对误差修正后的最终定位结果;传感器AS、用于测量倾斜角度的陀螺仪传感器GS,以及用于Ps,通过多传感器同步采集技术实时生成;S32、基于分布式边缘计算架构,利用边缘节点对原始数据矩阵Mraw进行预处;;i个边缘节点在时刻t处理后的数据矩阵部分,w;(t)表示前区块哈希Houent、节点标识IDnode以及数据摘要Mdigest;;S43、通过区块链网络节点将加密数据Hencrypted与附加元逻辑包括验证当前区块哈希Houent是否满足如下计算,若验证通过则将区块链接至主;记录至链中;;运输资源供需进行动态预测,预测结果用于实时更新奖励函数R(ovu)的参数分布;;其中,pdemana(t)表示时间t的运输需求分布,Psuppy(t)表示时间t的资源S62、利用数据整合模块对来自不同来源的实时状态数据Astanus(t)、位置数据;S63、设计动态可视化监控界面,通过实时渲染算法将整合数据可视;S65、通过远程控制模块,允许授权用户实时查看位置数据ANOC(t)和资源分配;解决方案。S13、构建基于可信设备认证协议的双向认证机制,采用芯片端生成的认证密钥;[0025]本实施方式通过动态加密算法结合多频段RFID技术,建标Lgps和Lias,其中Tgps和Tbas表示两系统的独立时间参S22、利用基于动态权值分配的多源融合算法对解码后的初始定位坐标进行融合;;S24、构建动态校正模块,将地面基站辅助信号和多传感器数据输入动态校正模S25、采用基于轨迹预测的连续性验证机制,对误差修正后的最终定位结果;[0027]本实施方式通过全球定位系统与北斗导航系统的双模定位技术结合误差修正和传感器AS、用于测量倾斜角度的陀螺仪传感器GS,以及用于Ps,通过多传感器同步采集技术实时生成;S32、基于分布式边缘计算架构,利用边缘节点对原始数据矩阵Mraw进行预处;;i个边缘节点在时刻t处理后的数据矩阵部分,w;(t)表示当前区块哈希Houent、节点标识IDnode以及数据摘要Mdigest;S42、对运输过程中产生的全量数据应用动态哈希加密算法,得到加密结果;S43、通过区块链网络节点将加密数据Hencrypted与附加元逻辑包括验证当前区块哈希Houent是否满足如下计算,若验证通过则将区块链接至主;;;其中,pdemana(t)表示时间t的运输需求分布,Psuppy(t)表示时间t的资源S62、利用数据整合模块对来自不同来源的实时状态数据Astanus(t)、位置数据;S63、设计动态可视化监控界面,通过实时渲染算法将整合数据可视;S65、通过远程控制模块,允许授权用户实时查看位置数据ANOC(t)和资源分配;箱运输全过程的动态监控和远程控制,通过实时数据整合与分析支持智能调度和异常报为了验证本发明的可行性和实际效果,将本发明应用于一家国际物流公司B的集射频识别模块通过
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