(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210953953.4 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 江苏中科小达人智能科技有限公司 地址 225300 江苏省泰州市高港区核心港 区科技孵化产业园永成科技2座3层 301室 (72)发明人 余意　易建强　 (74)专利代理 机构 南京明杰知识产权代理事务 所(普通合伙) 32464 专利代理师 胡晓燕 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06F 16/27(2019.01) G06N 3/02(2006.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 基于区块链及人工智能数据集成的资源互 通系统 (57)摘要 本发明公开了基于区块链及人工智能数据 集成的资源互通系统， 包括： 物流信息采集模块、 数据管理中心、 货物运输监测模块、 信息资源互 通模块和货物追踪规划模块， 通过物 流信息采集 模块采集需要运输的货物信息和物流链节点信 息， 通过数据管理中心存储并管 理采集到的所有 信息， 通过货物运输监测模块实时对货物运输过 程进行监测， 通过信息资源互通模块集成节点数 据并预测货物丢失范围， 通过货物追踪规划模块 建立节点信息资源互通模型， 规划找回丢失货 物， 通过人工智能深度学习并训练出节点信息资 源互通模型， 实现了跨部门、 跨区域信息资源互 通， 筛除了无效信息， 通过货物信息的集成和过 滤， 加快了找回货物速度， 同时减少了信息分析 的工作量。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115456502 A 2022.12.09 CN 115456502 A 1.基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在于： 所述系统包括： 物流 信息采集模块(S1)、 数据管理中心(S2)、 货物运输监测模块(S3)、 信息资源互通模块(S4)和 货物追踪规划模块(S5)； 所述物流信息采集模块(S1)用于采集需要运输的货物信息和物流链 节点信息； 所述数据管理中心(S2)用于存 储并管理采集到的所有信息； 所述货物运输监测模块(S3)用于实时对货物运输过程进行监测； 所述信息资源互通模块(S4)用于集成节点数据并预测货物丢失范围； 所述货物追踪规划模块(S5)用于建立节点信息资源互通模型， 规划找回丢失货物。 2.根据权利要求1所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 所述物流信息采集模块(S1)包括货物信息采集单元和运输数据采集单元， 所述货物信 息采集单元用于采集需要运输的货物的大小以及货物类型数据； 所述运输数据采集单元用 于采集对应货物所在物流链的节点位置数据， 将采集到的所有数据传输到所述数据管理中 心(S2)中。 3.根据权利要求2所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 所述货物运输监测模块(S3)包括货物追踪单元和货物丢失警报单元， 所述货物追踪单 元用于实时对货物运输过程进行监测； 所述货物丢失警报单元用于在监测到货物丢失时， 发送丢失信号和丢失货物数据至所述信息资源互通模块(S4)中。 4.根据权利要求1所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 所述信息资源互通模块(S4)包括物流路径获取单元、 节点信息集成单元和丢失范围预 测单元， 所述物流路径获取单元用于依据货物运输顺序、 运输路线和节点位置数据连接物 流链节点， 获取物流路径； 所述节点信息集成单元用于将物流链节点上记录的丢失货物信 息进行集成； 所述丢失范围预测单 元用于预测货物丢失的范围。 5.根据权利要求1所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 所述货物追踪规划模块(S 5)包括资源互通模 型建立单元、 信息有效测试单元、 有效信息 分析单元和货物找回规划单元， 所述资源互通模型建立单元用于通过神经网络集成信息并 建立物流链节点间资源互通模型； 所述信息有效测试单元用于通过人工智能训练资源互通 模型测试节点信息的有效程度； 所述有效信息 分析单元用于比较节点信息对找回丢失货物 的有效程度， 按照有效程度从大到小的顺序分析节点上记录的丢失货物信息； 所述货物找 回规划单 元用于得到节点信息分析 结果， 依据分析 结果规划找回丢失货物。 6.根据权利要求3所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 利用所述货物信息采集单元采集到需要运输的货物体积集合为V＝{V1， V2， ...， Vn}， 货 物种类集合为A＝{A1， A2， ...， Am}， 其中， n表示需要运输的货物数量， m表示需要运输的货 物种类数量， 利用所述运输数据采集单元采集到随机一个货物在物流链上按顺序运输的节 点间的路程集合为D＝{D1， D2， ...， Dk}， 对应物流链上共有k+1个节点， 在货物运输 时对货 物进行实时追踪， 在监测到货物丢失时发送警报信号和丢失货物数据， 所述丢失货物数据 包括丢失货物体积数据和发现货物丢失地 点位置数据。 7.根据权利要求4所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 利用所述物流路径获取单元获取丢失货物的运输路径， 获取到物流链节点需要运输的 货物数量集合为B＝{B1， B2， ...， Bk+1}， 货物丢失前显示的位置到节点的距离集合为d＝{d1，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456502 A 2d2， ...， dk+1}， 随机一个节点需要与丢失货物同时运输的货物的体积集合为v＝{v1， v2， ...， vp}， 其中， p表示随机一个节点需要与丢失货物同时运输的货物数量， 根据下列公 式计算随机一个物流链 节点对货物丢失的影响程度Qi： 其中， Vi表示丢失货物的体积， vj表示对应节点上需要与丢失货物同时运输的随机一 个货物的体积， Bi表示对应物流链节点需要运输的货物数量， di表示货物丢失前显 示的位置 到对应节点的距离， 得到物流链节点对货物丢失的影响程度集合为Q＝{Q1， Q2，…， Qk+1}， 利 用所述丢失范围预测单元预测货物丢失范围： 筛选出对货物丢失的影响程度最大的物流链 节点， 最大影响程度为Qmax， 预测货物丢失范围为： 以对货物丢失的影响程度最大的物 流链 节点为圆心， 半径 为d’的圆形范围内， 其中， d ’表示货物丢失前显示位置到对货物丢失的影 响程度最大的物流链 节点的距离 。 8.根据权利要求5所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 获取到k+1个物流链节点记录的货物信息与丢失货物信息的关联度集合为s＝{s1， s2，…， sk+1}， 设置神经元输入偏差值为a， 建立物流链节点间资源互通模型： 其中， si值是神经元的输入， si表示随机一个物流链节点记录的货物信 息与丢失货 物信息的关联度， Qi值是输入的权重， Qi表示随机 一个节点对货物丢失的影响程 度， k+1是输入的数量， 将 经过函数 进行变换得到处理结 果： 处理结果yi表示随机一个物流链节点记录的丢失货物 信息的有效程度， 其中， γ＞0， γ表示参数变换系数， 得到所有物 流链节点记录的丢失货物 信息的有效程度集合为y＝{y1， y2，…， yk+1}， 将信息有效程度信息传输到所述有效信息分析 单元中。 9.根据权利要求8所述的基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统， 其特征在 于： 利用所述有效信息分析单元比较节点信息对找 回丢失货物的有效程度： 得到最大有效 程度为ymax， 利用所述货物找回规划单元优 先调取ymax对应的物 流链节点中存储的货物信 息， 分析预测的货物丢失范围数据并查找调取出 的货物信息中与丢失货物相关的信息， 找 回丢失货物， 若通过分析优先调取 的货物信息无法找回丢失货物， 按照有效程度从大到小 的顺序调取并分析剩余节点中存储的货物信息， 直至找回丢失货物， 在有新的货物丢失时， 将新的丢失货物数据传输到资源互通模型中对模型进行训练， 更新数据， 重新确认节点信 息分析顺序， 依据分析顺序分析节点中的丢失货物信息， 找回新的丢失货物。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456502 A 3