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龙图腾网获悉湖南乐农佳科技集团有限公司申请的专利基于RFID物联网技术的追踪溯源方法及系统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：CN120632743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511114645.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于RFID物联网技术的追踪溯源方法及系统是由徐元;王杏华设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RFID物联网技术的追踪溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RFID物联网技术的追踪溯源方法及系统，包括：首先通过多源数据融合与动态评估实现全链路异常风险量化。方法包括：对追踪物品的RFID全链路感知数据进行特征嵌入处理，提取感知特征向量；通过深度特征融合生成反映全链路关联的融合深度特征；基于多溯源环节对融合深度特征评估，获得各环节异常置信度；分析感知特征向量获取各环节对全链路异常的影响系数；动态聚合异常置信度与影响系数，计算全链路异常概率。该方法解决了多源数据时序对齐与特征融合难题，实现了各环节异常的精准定位及全链路风险的动态评估，适用于农产品、水产等全链路追踪场景，提升了质量管控效率。

本发明授权基于RFID物联网技术的追踪溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于RFID物联网技术的追踪溯源方法，其特征在于，包括： 对追踪物品的RFID全链路感知数据进行特征嵌入处理，获得所述RFID全链路感知数据的感知特征向量； 对所述感知特征向量进行深度特征融合处理，获得所述感知特征向量的融合深度特征； 确定与所述RFID全链路感知数据对应的多个溯源环节，基于各溯源环节对所述融合深度特征分别进行环节异常评估，获得所述各溯源环节的环节异常置信度； 对所述感知特征向量进行环节影响度分析处理，获得所述各溯源环节的环节影响系数； 基于所述各溯源环节的环节异常置信度和所述各溯源环节的环节影响系数，确定所述追踪物品的全链路异常概率； 所述对追踪物品的RFID全链路感知数据进行特征嵌入处理，获得所述RFID全链路感知数据的感知特征向量，包括： 在获取到追踪物品的RFID全链路感知数据时，获取用于对所述追踪物品进行全链路溯源异常分类的溯源异常分类网络；所述溯源异常分类网络包括时序对齐子模块； 通过所述时序对齐子模块确定与所述RFID全链路感知数据对应的多源感知数据信息，基于所述多源感知数据信息提取所述RFID全链路感知数据的多源时序片段数据； 通过所述时序对齐子模块对所述多源时序片段数据进行时序片段对齐，获得所述多源时序片段数据的对齐时序片段数据； 通过所述时序对齐子模块对所述多源时序片段数据的对齐时序片段数据进行全链路时序编排，获得所述RFID全链路感知数据的多源时序对齐序列； 对所述多源时序对齐序列进行时序特征嵌入映射，获得所述多源时序对齐序列的感知特征向量； 所述融合深度特征是由时序对齐子模块中的深度特征融合器对所述感知特征向量进行深度特征融合处理所获得的；所述时序对齐子模块属于用于对所述追踪物品进行全链路溯源异常分类的溯源异常分类网络。

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