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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于物联网的快递包装信息化监测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：CN120146733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510227035.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种基于物联网的快递包装信息化监测方法及系统是由靳宗振;王琦;付强;郑娟尔;侯非;李紫鹏;王娜娜;陈萌;王巧慧;张雨辰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的快递包装信息化监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于物联网的快递包装信息化监测方法及系统，结合利用边缘计算和深度学习技术，实现对快递包裹的实时、全程、智能监控和预警。具体包含在快递包装上安装传感器与微型摄像头，收集包裹信息和环境数据。边缘计算设备则负责就近进行实时数据收集和初步处理，以优化计算资源的使用并提高数据处理速度。本发明还引入一个零样本学习模型，通过训练样本学习到的规律，对新的、未出现过的情况进行预测。另外，本发明通过训练深度学习模型并实时监控快递包裹状态，对潜在问题立即给予预警。这种方法大大提高了包裹监测的效率、精度和实时性，保障了快递作业的准确性和效率。

本发明授权一种基于物联网的快递包装信息化监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的快递包装信息化监测方法，其特征在于：所述的方法包括： 在快递包装上安装不同的传感器与微型摄像头，收集包裹信息和环境数据； 边缘计算设备就近进行实时数据收集和初步处理，提高数据处理速度； 建立深度学习模型：建立一个零样本学习模型； 训练深度学习模型：采用零样本学习算法对收集到的数据进行训练，使得模型能对新的、原训练样本中未出现过的情况进行预测； 状态监控与预警：利用训练好的模型实时监控快递包裹状态，模型预测出存在问题，会立即给予预警； 所述的零样本学习模型包括以下组件： 语义嵌入空间：将类别或状态的语义信息嵌入到一个高维向量空间中，使用词向量模型； 视觉嵌入空间：将融合后的特征向量z投影到语义嵌入空间，以便进行跨空间匹配： v＝Wvz+bv 其中，Wv和bv分别为线性变换的权重矩阵和偏置向量，v为视觉嵌入向量； 兼容性函数：定义一个兼容性函数Fv,ac，用于度量视觉嵌入与语义嵌入之间的相似性；兼容性函数如下： 其中，W为学习的权重矩阵，用于捕捉两者之间的关系； 损失函数设计：采用对比损失： 其中，γ为边际超参数，c′为负样本类别，确保正确类别c的得分高于负样本c′的得分至少γ； 所述的训练深度学习模型包括模型训练过程包括： 前向传播：将训练集中每个样本的融合特征向量z输入到视觉嵌入网络，生成视觉嵌入向量v： 语义嵌入：利用预定义的语义嵌入向量ac对每个类别进行表示； 兼容性评分：计算每对视觉嵌入和语义嵌入的兼容性得分Fv,ac； 损失计算：基于边际对比损失函数，计算每个样本的损失，并累计整个训练集的总损失： 反向传播与参数更新：使用反向传播算法计算损失函数相对于模型参数的梯度，并通过优化算法更新参数θ： 其中，η为学习率，为损失函数关于参数的梯度； 正则化与防止过拟合：引入L2正则化项，防止模型过拟合训练数据； 所述的状态监控与预警，引入多层次风险评估模型，对不同类型和程度的异常进行分级处理，精准定位潜在风险： 其中，K为风险类别数量，mk为第k类风险指标数量，wk,i和Sk,it分别为权重和得分。

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