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龙图腾网获悉东信智链(北京)网络科技有限公司申请的专利一种基于大数据的食品质量安全溯源方法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：CN120822974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510989094.8，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于大数据的食品质量安全溯源方法是由安征设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的食品质量安全溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及食品质量安全技术领域，公开一种基于大数据的食品质量安全溯源方法，包括：步骤1，为各食品批次绑定唯一的批次标识码，且部署物联网传感设备以采集环境参数和地理位置信息，将环境参数和地理位置信息与批次标识码关联后，形成带有身份标识的数据包；步骤2，云端大数据平台接收且汇聚带有身份标识的数据包，融合预设的静态基础数据和节点事件数据，以批次标识码为主键构建记录完整生命周期历程的动态数字档案。采用为食品批次绑定唯一标识码且部署物联网传感设备以自动采集与关联上传数据至云端平台进行汇聚融合的技术方案，实现对供应链全程数据的自动化与一体化管理。

本发明授权一种基于大数据的食品质量安全溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的食品质量安全溯源方法，其特征在于，包括： 步骤一，为各食品批次绑定唯一的批次标识码，且部署物联网传感设备以采集环境参数和地理位置信息，将环境参数和地理位置信息与批次标识码关联后，形成带有身份标识的数据包； 所述步骤一中，进一步包括： 子步骤，唯一批次标识码生成与绑定： 针对进入供应链的各食品批次，获取食品品类信息、生成时间戳和生产序列号，通过预设的哈希函数对拼接后的信息进行运算，生成唯一的批次标识码； 所述唯一的批次标识码的生成算法为： ， 其中，为唯一的批次标识码，为防冲突的哈希函数，为食品品类信息，为生成时间戳，为生产序列号； 后将所述唯一的批次标识码与所述食品批次进行物理绑定； 子步骤，环境数据采集与有效性校验： 部署在所述食品批次所在仓储单元或运输载体中的物联网传感设备，周期性采集原始环境参数与原始地理位置信息，且对所述原始环境参数执行有效性校验判定，判定的条件为采集的原始温度值和原始湿度值必须同时处于预设的合理性阈值区间内； 若判定通过，将所述原始环境参数与所述原始地理位置信息确定为有效的环境参数和有效的地理位置信息，供后续步骤调用； 子步骤，数据关联与完整性数据包构建： 获取所述唯一的批次标识码，且调用校验通过的所述有效的环境参数和所述有效的地理位置信息，以循环冗余校验算法计算出数据包校验和； 所述数据包校验和的计算公式为： ， 其中，为数据包校验和，为循环冗余校验函数，为唯一的批次标识码，为有效的环境参数，为有效的地理位置信息，为采集时间戳； 最终将所述唯一的批次标识码、所述有效的环境参数、所述有效的地理位置信息、所述采集时间戳及所述数据包校验和共同构造成带有身份标识的数据包； 步骤二，云端大数据平台接收且汇聚带有身份标识的数据包，融合预设的静态基础数据和节点事件数据，以批次标识码为主键构建记录完整生命周期历程的动态数字档案； 所述步骤二中，进一步包括： 子步骤，数据包接收与校验确认： 所述云端大数据平台接收来自物联网传感设备的所述带有身份标识的数据包，读取包内包含的唯一的批次标识码、有效的环境参数、有效的地理位置信息、采集时间戳以及数据包校验和； 所述云端大数据平台采用与数据包生成端相同的循环冗余校验函数，对接收到的数据重新计算出平台侧校验和，所述平台侧校验和的计算为： ， 其中，为平台侧校验和，为循环冗余校验函数，为唯一的批次标识码，为有效的环境参数，为有效的地理位置信息，为采集时间戳； 设定数据包接收判定条件，当所述平台侧校验和与所述数据包校验和完全相等时，判定所述带有身份标识的数据包为已验证数据包； 子步骤，多源异构数据关联检索： 针对所述已验证数据包，提取其中的所述唯一的批次标识码作为唯一检索主键，在所述云端大数据平台的数据库中进行关联检索，以获取与所述唯一检索主键相对应的全部静态基础数据与全部节点事件数据； 所述静态基础数据包括食品品类、安全阈值标准和保质期信息，所述节点事件数据包括入库记录、出库记录和转运记录，最终将所述已验证数据包、所述全部静态基础数据与所述全部节点事件数据共同组成待融合数据集合； 子步骤，时序融合与数字档案构建： 调用所述待融合数据集合，以其中所述唯一的批次标识码定位到对应的食品批次数字档案； 执行时序融合操作，将所述待融合数据集合中的实时传感数据与节点事件数据，依据所述采集时间戳按时间先后顺序追加至所述食品批次数字档案的时间序列数据流中，所述时序融合操作的更新算法为： ， 其中，为食品批次数字档案在当前时刻的状态，为上一时刻的状态，为当前时刻的有效环境参数，为当前时刻的有效地理位置信息，为当前时刻的节点事件数据； 由此持续更新形成所述动态数字档案； 步骤三，利用风险预测模型对动态数字档案中的实时数据流进行分析，计算得出表征当前质量安全状态的实时风险分值，基于数据变化趋势预测未来特定时间段内的超标风险； 步骤四，当实时风险分值或超标风险触及预设阈值时，由规则引擎自动生成且下发决策指令，以对供应链环节进行动态干预，且将干预过程与结果回写至动态数字档案； 步骤五，将动态数字档案中包含全过程信息的溯源数据链进行可视化处理，向用户终端呈现包含综合评分的溯源信息。

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