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龙图腾网获悉鸿昊(深圳)供应链有限公司申请的专利基于人工智能的物流信息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：CN120612025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510709174.3，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于人工智能的物流信息监测方法及系统是由林基炀;傅秋金;李嘉仪设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的物流信息监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于人工智能的物流信息监测方法及系统，包括：采集物流运输过程中的物流数据，对所述物流数据进行特征提取，得到物流数据特征；将所述物流数据特征输入预先训练好的人工智能模型，得到物流状态预测结果；获取实际物流状态，对所述物流状态预测结果与实际物流状态进行偏差计算，得到物流状态偏差数据；根据所述物流状态偏差数据，利用决策树算法进行异常情况判定，得到物流情况判定结果；若所述物流情况判定结果为存在异常，对相关人员终端进行异常信息推送，发出物流异常警报。在本发明中，克服了当前物流检测过程中准确性不够的缺陷。

本发明授权基于人工智能的物流信息监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的物流信息监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集物流运输过程中的物流数据，对所述物流数据进行特征提取，得到物流数据特征； 将所述物流数据特征输入预先训练好的人工智能模型，得到物流状态预测结果； 获取实际物流状态，对所述物流状态预测结果与实际物流状态进行偏差计算，得到物流状态偏差数据；包括：对所述物流状态预测结果进行时序分解，分离出时序分解分量，包括趋势项、周期项和残差项；基于动态时间规整距离度量模型，对所述预测结果的时序分解分量与实际物流状态对应分量进行相似度计算，得到时间规整相似度；基于马氏距离算法计算所述物流状态预测结果与实际物流状态在特征空间中的统计距离，得到马氏距离；融合所述时间规整相似度和马氏距离，构建偏差置信度函数，并输出偏差置信度；通过模糊C均值聚类算法对所述偏差置信度进行聚类分析，生成包含时空维度的偏差热力图；对所述偏差热力图进行形态学滤波，提取偏差核心区域并计算其时空扩散指数；将所述时间规整相似度、马氏距离、偏差置信度、时空扩散指数，综合作为所述物流状态偏差数据； 根据所述物流状态偏差数据，利用决策树算法进行异常情况判定，得到物流情况判定结果； 若所述物流情况判定结果为存在异常，对相关人员终端进行异常信息推送，发出物流异常警报。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鸿昊(深圳)供应链有限公司，其通讯地址为：518081 广东省深圳市盐田区海山街道鹏湾社区深盐路2015号盐田综合保税区沙头角片区工业区23栋4030；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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