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龙图腾网恭喜深圳前海粤十信息技术有限公司申请的专利多模态AIGC冷链物流信息处理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：CN119398642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411983017.3，技术领域涉及：G06Q10/0832；该发明授权多模态AIGC冷链物流信息处理方法及系统是由陈彬彬;刘星亮设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态AIGC冷链物流信息处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及冷链物流信息技术领域，公开了一种多模态AIGC冷链物流信息处理方法及系统，该方法包括：基于物流信息AIGC模型，对冷链物流系统中的视频数据、温度数据和位置数据进行特征提取和特征增强，得到增强特征矩阵；进行数字孪生建模，得到物流系统数字孪生模型，并构建状态参数空间；进行深度强化学习和信息时延指标计算，生成实时数据同步方案；构建配送网络图结构，并对配送网络图结构进行深度图网络编码，得到配送网络表征向量；对配送网络表征向量进行多智能体协同决策，得到冷链配送调度方案，并将冷链配送调度方案更新至物流系统数字孪生模型。进而实现了冷链物流系统在复杂场景下的智能化调度和精准控制。

本发明授权多模态AIGC冷链物流信息处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态AIGC冷链物流信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：基于物流信息AIGC模型，对冷链物流系统中的视频数据、温度数据和位置数据进行特征提取和特征增强，得到增强特征矩阵；具体包括：获取冷链物流系统中的视频数据、温度数据和位置数据；对所述视频数据进行时空特征提取，得到视频特征序列；对所述温度数据进行小波变换处理，得到温度特征序列；对所述位置数据进行轨迹平滑和降维处理，得到位置特征序列；将所述视频特征序列、所述温度特征序列和所述位置特征序列在时间维度对齐，得到对齐特征序列，并对所述对齐特征序列进行标准化处理，得到多模态特征矩阵；将所述多模态特征矩阵输入物流信息AIGC模型的编码器层，所述编码器层包含多头自注意力模块和前馈神经网络，所述多头自注意力模块设置8个注意力头，每个注意力头的维度为64，得到注意力特征矩阵；将所述注意力特征矩阵输入物流信息AIGC模型的解码器层，所述解码器层包含交叉注意力模块和前馈神经网络，所述交叉注意力模块用于特征融合，所述前馈神经网络包含两个隐藏层，隐藏层节点数分别为2048和1024，得到解码特征矩阵；将所述解码特征矩阵输入特征增强层，所述特征增强层采用条件变分自编码器结构，通过重参数化技巧生成潜在变量，并通过解码网络重构特征，得到增强特征矩阵；基于所述增强特征矩阵进行数字孪生建模，得到物流系统数字孪生模型，并构建状态参数空间；对所述状态参数空间进行深度强化学习和信息时延指标计算，同时引入温度控制参数和制冷能耗参数，生成实时数据同步方案；具体包括：对所述状态参数空间进行动作空间划分，将温度控制、制冷功率和数据传输时隙设置为动作变量，并对每个动作变量设定取值范围，得到动作空间；将所述状态参数空间和所述动作空间输入策略网络，所述策略网络包含三层全连接层，节点数分别为256、128、64，得到动作概率分布；对所述动作概率分布进行采样处理，选择温度控制动作、制冷功率动作和数据传输时隙动作，得到动作组合，并根据所述动作组合执行状态转移，记录每次转移的时间戳和数据更新时间，计算信息时延指标值，得到奖励信号；将所述状态参数空间、所述动作组合和所述奖励信号输入值函数网络，所述值函数网络包含两层全连接层，节点数分别为128和64，得到状态价值评估结果；对所述状态价值评估结果进行动作优化，基于温度控制参数和制冷能耗参数构建约束条件，采用策略梯度法更新网络参数，得到优化后的同步策略；将所述优化后的同步策略应用于实时数据传输，记录数据更新时间间隔和传输成功率，得到同步性能指标，并根据所述同步性能指标进行通信资源分配，生成实时数据同步方案；根据所述实时数据同步方案构建配送网络图结构，并对所述配送网络图结构中的温度变化序列、能耗数据序列和配送时序进行深度图网络编码，得到配送网络表征向量；对所述配送网络表征向量进行多智能体协同决策，基于温度控制精度、配送时效性和能源消耗的多目标约束，得到冷链配送调度方案，并将所述冷链配送调度方案更新至所述物流系统数字孪生模型。

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