(19)國家知識產(chǎn)權局(71)申請人深圳前海粵十信息技術有限公司地址518000廣東省深圳市前海深港合作區(qū)南山街道夢海大道5289號中糧亞太大廈1801(72)發(fā)明人陳彬彬劉星亮GO6N3/042(2023.0G16Y20/20(2020.01)(54)發(fā)明名稱多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法及系統(tǒng)本發(fā)明涉及冷鏈管理的技術領域，公開了一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)收集冷鏈節(jié)點的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過跨模態(tài)對齊算法進行數(shù)據(jù)映射，生成多模態(tài)監(jiān)控特征序列，通過高維度特征分析得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，并利用時空圖卷積網(wǎng)絡提取局部和全局異常特征，生成異常概率信息集，該信息集經(jīng)過多策略推演和擴散模擬，修正預測數(shù)據(jù)，最終生成準確的異常事件預警信息，此方法能提高冷鏈物流的異常預警精度和響應速度，降低風險和損失，捕捉冷鏈網(wǎng)絡的2通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列；對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布；根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集；將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)；基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警信息。2.如權利要求1所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的步驟包括：對預先部署于冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點的傳感器模塊進行時鐘同步處理，以為所述物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)部署于各個冷鏈節(jié)點的傳感器模塊生成數(shù)據(jù)記錄軸；通過部署于冷鏈節(jié)點的若干不同功能的傳感器模塊對所述冷鏈節(jié)點進行多種監(jiān)控渠道的數(shù)據(jù)采集，并基于所述數(shù)據(jù)記錄軸對各個功能的傳感器模塊采集到的傳感數(shù)據(jù)進行時間戳的生成與標記，以得到由具有時間戳標記的傳感數(shù)據(jù)依據(jù)時間戳標記依次排列的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；當代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點進行貨物交接時，對參與貨物交接的固定冷鏈節(jié)點與移動冷鏈節(jié)點進行原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的監(jiān)控數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)記錄軸同步，以對各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)更新。3.如權利要求1所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列的步驟包括：對各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行監(jiān)控形式的判斷，同時根據(jù)互相關聯(lián)的冷鏈節(jié)點的判斷結果進行互相之間的驗證與監(jiān)督，以將各個所述冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)劃分為自身形式監(jiān)控部分與交互形式監(jiān)控部分；其中，所述自身形式監(jiān)控部分用于描述代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點未進行貨物交接的時間段，所述交互形式監(jiān)控部分用于描述代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點進行貨物交接的時間段；通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征；通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征；對所述自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征與所述交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控3特征進行時序排列處理，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列。4.如權利要求3所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征的步驟包括：獲取作為分析對象的冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境信息與所配置的傳感器模塊的監(jiān)控模式信息，并根據(jù)所述工作環(huán)境信息與所述監(jiān)控模式信息對預先訓練的跨模態(tài)對齊算法進行自適應的算法參數(shù)部署，以使得所述跨模態(tài)對齊算法適應于作為分析對象的冷鏈節(jié)點；根據(jù)所述跨模態(tài)對齊算法對所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行同模態(tài)的特征分析，并將各模態(tài)的反饋信息映射至指定的跨模態(tài)語義空間；其中，所述反饋信息包括若干種可能性的信息特征及對應的特征確信因子；對映射至跨模態(tài)語義空間的各模態(tài)的反饋信息進行跨模態(tài)樣本對齊，以使得各模態(tài)的反饋信息處于按照時間戳標記的對齊狀態(tài)；根據(jù)所述跨模態(tài)對齊算法對各模態(tài)的若干可能性的信息特征進行基于特征確信因子的多模態(tài)協(xié)同驗證，同時基于預先構建的冷鏈輸送知識圖譜對多模態(tài)協(xié)同驗證進行語義強化約束，以得到自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征。5.如權利要求3所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征的步驟包括：將作為分析對象的冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為基準部分，并將與所述基準部分進行貨物交接的另一冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為交互部分；根據(jù)自身形式監(jiān)控部分所對應的多模態(tài)語義空間映射方法對所述基準部分和所述交互部分分別進行處理，以得到對應所述基準部分的第一監(jiān)控特征與對應所述交互部分的第二監(jiān)控特征；對所述第一監(jiān)控特征與所述第二監(jiān)控特征進行時間戳對齊處理，并對所述第一監(jiān)控特征與所述第二監(jiān)控特征進行監(jiān)控反饋內(nèi)容的信息變動分析與一致性驗證，以得到基準部分所對應的冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息；獲取所述基準部分所對應的冷鏈節(jié)點與所述交互部分所對應的冷鏈節(jié)點的節(jié)點的工作環(huán)境信息，并對所述工作環(huán)境信息進行冷鏈節(jié)點時空結構的特征編碼，基于參與交互的兩個冷鏈節(jié)點的時空結構特征編碼對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息進行執(zhí)行過程關鍵步驟的數(shù)字模擬，以根據(jù)數(shù)字模擬結果對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息進行關鍵特征提取，以得到冷鏈貨物轉(zhuǎn)移關鍵特征；對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移關鍵特征與所述第一監(jiān)控特征進行監(jiān)控反饋內(nèi)容的結合，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征。6.如權利要求1所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布的步驟包括：對冷鏈節(jié)點進行功能用途的識別，以將冷鏈節(jié)點劃分為代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點；根據(jù)各個所述固定冷鏈節(jié)點之間的相對位置關系構建出基礎冷鏈網(wǎng)絡，同時根據(jù)各個4所述固定冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控序列對所述基礎冷鏈網(wǎng)絡進行各個時間段的監(jiān)控特征部署，以得到對應各個時間段的庫存實況冷鏈網(wǎng)絡；根據(jù)各個所述移動冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列對所述基礎冷鏈網(wǎng)絡進行節(jié)點鏈路的動態(tài)構建，以得到對應各個時間段的輸送實況冷鏈網(wǎng)絡；對各個所述段的庫存實況冷鏈網(wǎng)絡與輸送實況冷鏈網(wǎng)絡進行信息結合，以得到按照時間發(fā)展依序排列的若干冷鏈綜合實況網(wǎng)絡；基于所述冷鏈綜合實況網(wǎng)絡對各個固定冷鏈節(jié)點進行冷鏈貨物的溯源處理，以得到各個固定冷鏈節(jié)點的冷鏈貨物追溯特征；基于所述冷鏈綜合實況網(wǎng)絡對各個移動冷鏈節(jié)點進行移動軌跡的追蹤處理，以得到各個移動冷鏈節(jié)點的冷鏈輸送軌跡特征；將所述冷鏈貨物追溯特征與所述冷鏈輸送軌跡特征分別賦予至所述冷鏈綜合實況網(wǎng)絡上對應的冷鏈節(jié)點，按照時間順序依次排列的各個冷鏈綜合實況網(wǎng)絡共同組成冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布。7.如權利要求6所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集的步驟包括：以參與至冷鏈網(wǎng)絡輸送的冷鏈貨物為基準對象，對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行固定冷鏈節(jié)點與移動冷鏈節(jié)點的路徑構建處理，以得到所述冷鏈貨物的冷鏈倉儲輸送路徑；根據(jù)所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述冷鏈倉儲輸送路徑進行基準對象相關特征的調(diào)取，并賦予至所述冷鏈倉儲輸送路徑，根據(jù)全部的所述冷鏈倉儲輸送路徑對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布中的各個冷鏈節(jié)點進行關聯(lián)緊密性的分析，以為所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行基于關聯(lián)緊密性的檢測目標設置，以將所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布劃分為若干個局部網(wǎng)絡；根據(jù)預先完成訓練的時空圖卷積網(wǎng)絡對各個所述局部網(wǎng)絡進行倉儲環(huán)境數(shù)據(jù)與輸送路徑數(shù)據(jù)的時間卷積與異常識別，以得到各個所述局部網(wǎng)絡在倉儲環(huán)境數(shù)據(jù)與輸送路徑數(shù)據(jù)上的疑似異常特征及對應的異常概率值所組成的異常概率信息；根據(jù)所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對各個局部網(wǎng)絡進行整體分布關系的分析，以對各個局部網(wǎng)絡的異常概率信息進行高層尺度的信息聚類處理，根據(jù)信息聚類結果對異常概率信息進行交互性的驗證與調(diào)整，循環(huán)進行高層尺度的信息聚類處理，直至得到全局網(wǎng)絡中各處冷鏈節(jié)點的異常概率信息，以作為冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集。8.如權利要求1所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)的步驟包括：對所述異常概率信息集進行解析，以將各個異常概率信息反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布中對應的冷鏈節(jié)點；根據(jù)所述異常概率信息將所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布中的各個冷鏈節(jié)點依次作為事件推演對象，并調(diào)取所述事件推演對象在過往時間段上的各個異常概率信息與對應的異常事件記錄，以對所述事件推演對象進行安全承擔能力的評估，以得到所述事件推演對象的安全承擔能力信息；5為所述事件推演對象配置若干種風險管控策略，以根據(jù)各種所述風險管控策略對所述事件推演對象進行基于異常概率信息的潛在風險事件預測，同時基于所述安全承擔能力信息對潛在風險事件預測進行事件嚴重程度的評估，以得到所述事件推演對象對應各類風險管控策略的異常事件預測數(shù)據(jù)。9.如權利要求8所述的多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，其特征在于，基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警信息的步驟包括：根據(jù)所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述事件推演對象進行其余冷鏈節(jié)點的關聯(lián)性分析，以得到所述事件推演對象相對于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布的影響擴散圖譜；根據(jù)所述影響擴散圖譜對所述事件推演對象所配置的各種風險管控策略分別進行管控策略的影響擴撒模擬，以得到所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布中其余冷鏈節(jié)點對應所述事件推演對象的各種風險管控策略的影響反饋傾向信息；循環(huán)對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布中的各個冷鏈節(jié)點作為事件推演對象，以生成各個冷鏈節(jié)點對應各個事件推演對象的各種風險管控策略的影響反饋信息，并將所述冷鏈節(jié)點對應各個事件推演對象的各種風險管控策略的影響反饋信息作為所述冷鏈節(jié)點的整體影響信息；對各個所述事件推演對象的風險管控策略進行策略協(xié)同性的正向價值分析與策略沖突性的逆向價值分析，并基于雙向的價值分析結果對各個所述冷鏈節(jié)點的整體影響信息進行風險管控策略最優(yōu)化實施的影響模擬，以得到各個所述冷鏈節(jié)點的異常事件預警信息。10.一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警系統(tǒng)，其特征在于，用于實現(xiàn)權利要求1-9任意一項所述的一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，包括：數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊，用于通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列；整體評估模塊，用于對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布；概率分析模塊，用于根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集；策略推演模塊，用于將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)；事件預警模塊，用于基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警信息。6多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法及系統(tǒng)技術領域[0001]本發(fā)明涉及冷鏈管理的技術領域，尤其涉及一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法及系統(tǒng)。背景技術[0002]在現(xiàn)代冷鏈物流中，確保貨物在運輸和存儲過程中的溫控和環(huán)境監(jiān)控是至關重要異常預警系統(tǒng)通常依賴于單一的監(jiān)控數(shù)據(jù)或傳統(tǒng)的預測方法，限制了對多種潛在異常事件的識別能力，同時冷鏈貨物的輸送會經(jīng)過多個冷鏈節(jié)點，各個冷鏈節(jié)點之間的信息不互通無法從整體的角度出發(fā)對輸送的冷鏈貨物的安全風險進行預警。發(fā)明內(nèi)容[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術中單一監(jiān)控數(shù)據(jù)預測存在識別能力的限制的問題。[0004]本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，第一方面，本發(fā)明提供一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列；對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布；根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集；將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)；基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警信[0005]第二方面，本發(fā)明提供一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警系統(tǒng)，用于實現(xiàn)第一方面任意一項所述的一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，包括：數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊，用于通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序7整體評估模塊，用于對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布；概率分析模塊，用于根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集；策略推演模塊，用于將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)；事件預警模塊，用于基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警信息。[0006]本發(fā)明提供了一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，具有以下有益效本發(fā)明通過物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)收集冷鏈節(jié)點的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過跨模態(tài)對齊算法進行數(shù)據(jù)映射，生成多模態(tài)監(jiān)控特征序列，通過高維度特征分析得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，并利用時空圖卷積網(wǎng)絡提取局部和全局異常特征，生成異常概率信息集，該信息集經(jīng)過多策略推演和擴散模擬，修正預測數(shù)據(jù)，最終生成準確的異常事件預警信息，此方法能提高冷鏈物流的異常預警精度和響應速度，降低風險和損失，捕捉冷鏈網(wǎng)絡的空間拓撲和時間演化，優(yōu)于傳統(tǒng)孤立節(jié)點檢測，解決了現(xiàn)有技術中單一監(jiān)控數(shù)據(jù)預測存在識別能力的限制的問題。附圖說明[0007]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法的步驟示意圖；圖2是本發(fā)明實施例提供的一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警系統(tǒng)的結構示意圖。具體實施方式[0008]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0009]以下結合具體實施例對本發(fā)明的實現(xiàn)進行詳細的描述。S1:通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；S2:通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列；S3:對各個所述冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列進行冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑的高維度特征分析，以得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布；S4:根據(jù)時空圖卷積網(wǎng)絡對所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布進行局部異常與全部異常8的特征提取，以生成冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集；S5:將所述異常概率信息集反饋至所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，以對所述異常概率信息集進行多策略效果推演，生成異常事件預測數(shù)據(jù)；S6:基于所述冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行異常事件影響的擴散模擬，并根據(jù)擴散模擬結果對所述異常事件預測數(shù)據(jù)進行修正，得到異常事件預警[0012]具體地，在本發(fā)明提供的實施例的步驟S1的冷鏈節(jié)點進行傳感器部署，這些節(jié)點包括固定冷鏈節(jié)點(如冷鏈倉庫、冷庫、配送中心等)[0013]更具體地，在每個冷鏈節(jié)點部署多個傳感器來監(jiān)控不同類型的數(shù)據(jù)。常見的傳感器類型包括：視覺傳感器：監(jiān)測冷鏈貨物的放置位置，標簽識別傳感器：對進入冷鏈節(jié)點的冷鏈貨物進行標簽登記，溫度傳感器：用于監(jiān)測冷鏈節(jié)點的溫度變化，確保貨物保持在安全的溫度范圍內(nèi)；濕度傳感器：用于檢測冷鏈環(huán)境中的濕度水平，尤其在需要控制濕度的產(chǎn)品(如生鮮食品、藥品等)中至關重要；氣壓傳感器：監(jiān)測氣壓變化，尤其對某些需要特殊氣候環(huán)境的貨物(如藥品、易腐品)尤為重要；GPS定位傳感器：用于跟蹤冷鏈運輸節(jié)點(如運輸車輛、集裝箱等)的位置和行駛軌跡；震動傳感器：監(jiān)測運輸過程中的震動情況，確保貨物在運輸過程中沒有受到損害；CO2傳感器(可選):監(jiān)測冷鏈環(huán)境中的二氧化碳濃度，特別是在存儲食品或藥品的環(huán)境中。[0014]更具體地，傳感器不斷地采集環(huán)境數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)包括溫服務器或云平臺，Wi-Fi和5G:適用于倉庫等具有穩(wěn)定網(wǎng)絡連接的環(huán)境，NB-IoT、LoRa:適用于遠程或低功耗的區(qū)域，如偏遠地區(qū)的冷鏈運輸，為確保實時數(shù)據(jù)采集的準確性，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要采用低延遲、高帶寬的通信技術，確保數(shù)據(jù)的及時傳輸。[0015]更具體地，在數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒敕掌骱?，首先進行數(shù)據(jù)清洗和預處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，這包括去除噪聲數(shù)據(jù)、處理缺失值和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等，來自不同傳感器的數(shù)據(jù)需要進行融合處理，比如，溫濕度數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)需要結合，以便更好地理解冷鏈物流的狀態(tài)，數(shù)據(jù)融合技術可以幫助將多種傳感器的數(shù)據(jù)結合起來，形成一個統(tǒng)一的、可用于分析的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。[0016]更具體地，中心服務器或云平臺會實時監(jiān)控各冷鏈節(jié)點的狀態(tài)，并將實時數(shù)據(jù)可視化展示，通過圖表、儀表盤等方式，可以快速了解各節(jié)點的當前狀態(tài)，系統(tǒng)通過預設的閾值來實時檢測異常。例如，如果某個節(jié)點的溫度超出了設定的安全范圍，系統(tǒng)會立即發(fā)出警[0017]更具體地，所有采集到的數(shù)據(jù)會存儲在云端或本地數(shù)據(jù)庫中，形成歷史數(shù)據(jù)存檔，冷鏈貨物的溫濕度記錄、運輸路徑、車輛狀態(tài)等數(shù)據(jù)都可以進行長期存儲，數(shù)據(jù)的存儲使得在發(fā)生異?；蛸|(zhì)量問題時，可以回溯歷史數(shù)據(jù)，檢查整個冷鏈物流過程的狀態(tài)，這有助于查找潛在的漏洞或異常，保證冷鏈物流的透明性和可追溯性。[0018]可以理解的是，物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)使得冷鏈網(wǎng)絡中的每個節(jié)點都能夠被實時監(jiān)控，確保環(huán)境條件(如溫度、濕度等)始終處于安全范圍內(nèi)，這有助于提高冷鏈物流的透明度，并9為管理人員提供實時決策支持，系統(tǒng)能夠在冷鏈節(jié)點出現(xiàn)異常時及時發(fā)出警報，例如，當溫度異常升高或濕度過低時，系統(tǒng)可以通過設置的報警機制通知相關人員，快速響應并采取糾正措施。[0019]更具體地，基于采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)，冷鏈系統(tǒng)能夠通過數(shù)據(jù)分析進行持續(xù)優(yōu)化，例如，通過對不同冷鏈節(jié)點的溫濕度數(shù)據(jù)進行分析，可以優(yōu)化冷鏈運輸過程中的條件，進一步提升冷鏈物流效率，通過對各節(jié)點的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行存儲與追溯，確保每一批貨物從出發(fā)到運輸途中、到最終到達目的地的全過程都有完整的數(shù)據(jù)記錄，這增強了冷鏈物流的可追溯性，特別是在食品和藥品領域，可以保障其質(zhì)量與安，實時數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控能夠及早發(fā)現(xiàn)潛在的風險，幫助避免冷鏈中的貨物損壞或品質(zhì)下降，從而降低企業(yè)的損失和風險。[0020]具體地，在本發(fā)明提供的實施例的步驟S2中，在冷鏈節(jié)點部署多個傳感器，采集不有不同的時間尺度和數(shù)據(jù)形式，例如溫度和濕度數(shù)據(jù)通常是連續(xù)的數(shù)值型數(shù)據(jù)，而位置和震動數(shù)據(jù)可能是離散的時序數(shù)據(jù)，提供了冷鏈節(jié)點的全面監(jiān)控數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和跨模態(tài)對齊提供基礎，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括了環(huán)境數(shù)據(jù)、物理狀態(tài)和位置信息，為更全面的監(jiān)控與分析打下基礎。[0021]更具體地，對各傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理，如數(shù)據(jù)去噪、缺失值填補、標準化、歸一化等，提取原始數(shù)據(jù)中的關鍵特征，例如從溫度數(shù)據(jù)中提取溫度峰值、波動范圍等特征，從GPS位置數(shù)據(jù)中提取位置變動趨勢等，通過數(shù)據(jù)預處理和特征提取，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以進行跨模態(tài)對齊的可用格式，為多模態(tài)對齊算法提供清晰、標準化的輸入數(shù)據(jù)，提高后續(xù)映射過程的效率和精度。[0022]更具體地，使用深度學習(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)或傳統(tǒng)的機器學習方法(如PCA、典型相關分析)來訓練跨模態(tài)對齊模型，目標是學習從不同模態(tài)(如溫濕度數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、震動數(shù)據(jù)等)到統(tǒng)一語義空間的映射關系，在訓練過程中，通過構造一個聯(lián)合的損失函數(shù)，使得各模態(tài)數(shù)據(jù)在映射后的空間中保持相互間的相關性和一致性，這通常包括對齊其語義特征和時間序列特征，利用訓練好的模型，將冷鏈節(jié)點的每個模態(tài)數(shù)據(jù)映射到一個共享的語義空間中，實現(xiàn)了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的對齊，使得來自不同傳感器的數(shù)據(jù)可以在同一語義空間中進行比較和分析，通過跨模態(tài)對齊，系統(tǒng)能夠獲得綜合的冷鏈監(jiān)控特征，而不僅僅依賴單一的數(shù)據(jù)源。[0023]更具體地，將對齊后的多模態(tài)數(shù)據(jù)序列(如溫濕度序列、位置變化序列、震動序列等)在語義空間中進行組合，生成一個綜合的多模態(tài)監(jiān)控特征序列，每個冷鏈節(jié)點的監(jiān)控特征序列包括了該節(jié)點在不同時間點的多模態(tài)監(jiān)控特征，如環(huán)境狀態(tài)、運輸狀態(tài)、位置變化等，通過時間序列建模(如LSTM、GRU等),將這些特征序列融合成一個時序的多模態(tài)特征序列，為后續(xù)的異常檢測、趨勢預測、優(yōu)化決策提供數(shù)據(jù)支持，生成了具有時序性質(zhì)的多模態(tài)監(jiān)控特征序列，使得冷鏈節(jié)點的狀態(tài)能夠在時間維度上得到動態(tài)跟蹤，多模態(tài)特征序列提供了更加豐富和全面的信息，能夠為下一步的預測、模式識別和異常檢測提供強有力的支持。[0024]更具體地，通過將生成的多模態(tài)監(jiān)控特征序列輸入到后續(xù)的分析算法中，例如異常檢測、風險評估、趨勢預測等，來實現(xiàn)冷鏈網(wǎng)絡的智能持向量機、隨機森林、深度神經(jīng)網(wǎng)絡)對特征序列進行訓練，識別冷鏈中的潛在風險或預測未來趨勢，多模態(tài)特征序列為冷鏈網(wǎng)絡的實時監(jiān)控提供了深層次的數(shù)據(jù)支持，能夠識別出冷鏈中的潛在問題(如溫度異常、震動過大等),實現(xiàn)了冷鏈物流的智能化決策支持，提升了管理效率和響應速度。[0025]可以理解的是，通過跨模態(tài)對齊算法，將來自不同傳感器的異構數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的語義空間，達到了信息整合的目標，不同數(shù)據(jù)源的特征可以在同一空間內(nèi)有效對比與分析，消除了不同數(shù)據(jù)格式之間的差異，跨模態(tài)對齊后生成的多模態(tài)監(jiān)控特征序列能夠提供全面的冷鏈節(jié)點狀態(tài)信息，包括環(huán)境因素(如溫濕度)、設備狀態(tài)(如震動、位置變化)等，這些特征序列可以用于動態(tài)監(jiān)測和分析冷鏈物流的整體健康狀態(tài)。[0026]更具體地，通過多模態(tài)特征序列，冷鏈網(wǎng)絡中的異常事件(如溫度波動、運輸震動異常等)可以被迅速識別，預測模型可以基于歷史數(shù)據(jù)對未來的冷鏈狀態(tài)進行預測，為管理者提供決策支持，使用統(tǒng)一的語義空間表示所有模態(tài)數(shù)據(jù)，使得多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和分析變得更加高效，減少了數(shù)據(jù)處理的復雜性，系統(tǒng)可以更快地識別潛在風險并進行響應，提升了冷鏈物流的安全性和效率，通過結合跨模態(tài)對齊與多模態(tài)特征序列的應用，冷鏈網(wǎng)絡可以實現(xiàn)更加智能化、自動化的管理，系統(tǒng)不僅能夠?qū)崟r監(jiān)控冷鏈節(jié)點，還可以通過數(shù)據(jù)分析預測冷鏈中的潛在風險，并提供優(yōu)化決策。征向量包含了冷鏈網(wǎng)絡中每個節(jié)點在特定時間段內(nèi)的環(huán)境信息、狀態(tài)信息等，對冷鏈倉儲貨物管理與冷鏈物流輸送路徑進行建模，生成高維特征，這些特征不僅包括溫濕度數(shù)據(jù)，還儲時間、運輸時效、貨物處理流程等，生成關于物流路徑和貨物的多維度特征，將多個模態(tài)的數(shù)據(jù)(如溫濕度、位置信息等)整合成高維向量，生成具有豐富信息的特征空間，便于后續(xù)分析，高維特征空間為冷鏈網(wǎng)絡的評估提供了詳細的數(shù)據(jù)支持，有助于識別和理解冷鏈中各節(jié)點的綜合表現(xiàn)。[0028]更具體地，由于多模態(tài)特征空間可能維度較高，使用降維算法(如PCA主成分分析、t-SNE、UMAP等)對高維特征向量進行降維處理，減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留數(shù)據(jù)的主要信息，利用降維后的數(shù)據(jù)進行聚類分析，例如K-means、DBSCA點特征，識別出相似的節(jié)點群體，以便進一步分析冷鏈節(jié)點的表現(xiàn)和優(yōu)化方案，降維技術幫助減小數(shù)據(jù)的復雜度，去除冗余信息，使得后續(xù)的分析更加高效，聚類分析可以揭示冷鏈網(wǎng)絡中具有相似行為的節(jié)點群體(如高效節(jié)點、低效節(jié)點等),為網(wǎng)絡優(yōu)化提供依據(jù)。[0029]更具體地，基于冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列，分析冷鏈倉儲過程中的關鍵因濕度控制精度、貨物存儲的時效性等，評估倉儲管理的有效性，通過對冷鏈倉儲管理數(shù)據(jù)的高維分析，識別出影響倉儲效率的關鍵因素，例如溫濕度控制失敗的頻率、貨物損失率等，高維特征分析能夠精確識別冷鏈倉儲管理中的薄弱環(huán)節(jié)，如溫濕度控制不穩(wěn)定的區(qū)域、倉儲時效性差的環(huán)節(jié)等，提供倉儲管理優(yōu)化的指導，為倉儲環(huán)境和管理策略的改進提供數(shù)據(jù)支持。[0030]更具體地，分析冷鏈物流的輸送路徑特征，評估運輸過程中的路徑選擇、運輸效率和運輸過程中的潛在風險，通過對冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)，分析運輸路徑的溫濕度變11化、運輸時長、運輸車輛震動等信息，評估路徑的合理性與效率，利用高維特征空間中的運輸時間、溫濕度控制情況、震動水平等特征，進行路徑優(yōu)化分析，評估冷鏈物流路徑的質(zhì)量和高效性，高維特征分析為冷鏈物流的路徑優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持，可以識別最優(yōu)路徑以及潛在的運輸瓶頸，確保冷鏈貨物運輸過程中的質(zhì)量和時效性，在路徑評估中，能夠識別哪些路徑更具高效性，哪些路徑存在潛在風險(如溫濕度不穩(wěn)定、運輸延遲等),為冷鏈物流網(wǎng)絡優(yōu)化提供關鍵見解。[0031]更具體地，基于對冷鏈倉儲貨物管理與物流輸送路徑的高維度分析，進一步對冷鏈網(wǎng)絡的評估特征進行分布分析，這可以通過可視化工具(如t-SNE、PCA)展示高維特征空間的分布情況，幫助識別冷鏈網(wǎng)絡中的異常模式或高效節(jié)點，通過分析各冷鏈節(jié)點的特征分布，綜合評估冷鏈網(wǎng)絡的整體表現(xiàn)，評估內(nèi)容包括網(wǎng)絡中每個節(jié)點的溫濕度控制精度、貨物管理效率、運輸時效等指標，特征分布分析為冷鏈網(wǎng)絡的全局評估提供了清晰的視角，可以清晰識別出網(wǎng)絡中存在的優(yōu)勢和薄弱環(huán)節(jié)，通過高維特征分布，能夠量化冷鏈網(wǎng)絡的性能，幫助企業(yè)從整體上把控冷鏈運營狀況，針對性地進行優(yōu)化。[0032]可以理解的是，通過對冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征進行高維特征構建和分析，能夠捕捉到冷鏈物流中的復雜關系和潛在的運行模式，為冷鏈管理提供全面的特征視角，降維處理減少了數(shù)據(jù)的復雜性，同時聚類分析能夠識別出不同類型的節(jié)點群體，幫助冷鏈管理者有針對性地優(yōu)化各類節(jié)點和管理環(huán)節(jié)，基于高維特征分析，可以精確評估倉儲管理和物流運輸路徑的效率，發(fā)現(xiàn)存在的問題并為優(yōu)化策略提供數(shù)據(jù)支持。[0033]更具體地，通過對冷鏈節(jié)點特征的分布分析，冷鏈網(wǎng)絡的整體健康狀況得以評估，這種綜合評估可以幫助管理者全面了解冷鏈網(wǎng)絡的運作效率，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，提升冷鏈物流的管理水平，高維度特征分析及其結果支持更智能的冷鏈管理決策，幫助企業(yè)實現(xiàn)冷鏈物流的自動化優(yōu)化和精細化管理，確保貨物質(zhì)量、減少損失并提高運輸效率。[0034]具體地，在本發(fā)明提供的實施例的步驟S4中，需要構建冷鏈網(wǎng)絡的時空圖，每個節(jié)點代表一個冷鏈節(jié)點(例如倉庫、運輸車輛、配送中心等),節(jié)點之間的邊表示它們之間的物理或邏輯關系(如運輸路徑、貨物流通路徑等),冷鏈網(wǎng)絡中的時空特征(如溫度、濕度、運輸狀態(tài)等)將隨著時間變化，將冷鏈網(wǎng)絡表示為圖結構，其中圖的節(jié)點具有時間序列特征，每捕捉到冷鏈節(jié)點之間的空間關系(如不同冷鏈節(jié)點之間的相互作用)以及時間序列的動態(tài)變化。[0035]更具體地，在ST-GCN中，時空卷積能夠有效地融合空間信息(如冷鏈節(jié)點之間的連接關系)和時間信息(如節(jié)點的時序變化),使用圖卷積來捕捉空間依賴性，并通過時間卷積捕捉時間上的動態(tài)變化，這種方式可以捕捉到冷鏈系統(tǒng)在不同時間和空間下的特征，時空圖卷積網(wǎng)絡能夠處理冷鏈網(wǎng)絡中的時空數(shù)據(jù)，捕捉冷鏈網(wǎng)絡中各節(jié)點之間的空間依賴性和時間變化規(guī)律，為后續(xù)的異常檢測提供強有力的數(shù)據(jù)支持。[0036]更具體地，通過時空圖卷積網(wǎng)絡，首先進行局部異常檢測，即針對單一冷鏈節(jié)點的時空特征序列進行分析，例如，某個冷鏈倉庫的溫濕度波動異常，或者某個運輸環(huán)節(jié)的延誤異常，在局部異常的基礎上，進一步進行整體異常檢測，即通過全局的冷鏈網(wǎng)絡結構和時空特征，分析整個冷鏈網(wǎng)絡的異常模式，例如，分析整個冷鏈網(wǎng)絡中多個節(jié)點的異動，找出冷鏈系統(tǒng)中的潛在全局性問題(如多個節(jié)點同時出現(xiàn)溫濕度波動，或多條物流路徑同時延誤)。[0037]更具體地，ST-GCN模型會輸出每個節(jié)點和整個網(wǎng)絡的異常概率，這些概率值表示在給定時空條件下，某個冷鏈節(jié)點或整個網(wǎng)絡是否存在異常，通過訓練網(wǎng)絡，模型學習冷鏈系統(tǒng)的正常模式，并檢測偏離正常模式的節(jié)點和路徑，局部和整體異常檢測能夠幫助識別冷鏈網(wǎng)絡中潛在的問題，無論是單個節(jié)點的異常，還是冷鏈系統(tǒng)整體運行中的異常，通過時空圖卷積網(wǎng)絡的分析，可以更精準地捕捉到冷鏈節(jié)點的異常模式，提供及時的預警。[0038]更具體地，通過時空圖卷積網(wǎng)絡生成的異常概率值，可以將其匯總成一個概率信息集，這個信息集將包含每個冷鏈節(jié)點的異常概率值，以及整個冷鏈網(wǎng)絡的整體異常概率，這些信息可以用于冷鏈物流系統(tǒng)的動態(tài)監(jiān)控、異常預警和進一步的決策支持，隨著時間的推移，冷鏈網(wǎng)絡的狀態(tài)會不斷變化，時空圖卷積網(wǎng)絡可以持續(xù)地對時空數(shù)據(jù)進行處理和更新，動態(tài)生成異常概率信息集，這對于冷鏈系統(tǒng)的實時監(jiān)控至關重要，能夠及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的潛在問題，并采取相應的干預措施，生成的異常概率信息集為冷鏈管理者提供了實時、精準的異常檢測結果，可以幫助快速發(fā)現(xiàn)冷鏈網(wǎng)絡中的潛在問題，并及時做出反應，該信息集可以用于決策支持系統(tǒng)中，以優(yōu)化冷鏈物流的運營管理，提高冷鏈系統(tǒng)的可靠性和安全性。[0039]更具體地，通過對冷鏈網(wǎng)絡的異常概率信息集進行分析，識別冷鏈系統(tǒng)中的潛在異常模式，例如，某些節(jié)點頻繁發(fā)生異常，可能意味著存在管理漏洞，或者某些路徑的運輸延誤，可能需要路徑優(yōu)化或運輸車輛的維護，根據(jù)異常概率信息集，冷鏈系統(tǒng)可以建立實時監(jiān)控與預警機制，當異常概率超過某個閾值時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)警報，通知管理人員進行檢查和處理，通過對異常概率的分析，可以幫助管理人員優(yōu)化冷鏈網(wǎng)絡的運行策略，調(diào)整倉儲為冷鏈物流系統(tǒng)提供針對性的優(yōu)化策略，確保系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性，實時監(jiān)控和預警機制能夠有效地減少冷鏈物流過程中的風險，防止由于異常導致的貨物損失和冷鏈中斷。[0040]可以理解的是，時空圖卷積網(wǎng)絡能夠有效地處理冷鏈網(wǎng)絡中復雜的時空數(shù)據(jù)，結合空間和時間的雙重信息，進行高效的特征提取與分析，局部與整體異常的聯(lián)合檢測方法，能夠精準地捕捉到冷鏈系統(tǒng)中的潛在問題，無論是個別節(jié)點的局部異常，還是全局系統(tǒng)的整體異常，均可及時發(fā)現(xiàn)，通過時空圖卷積網(wǎng)絡生成的異常概率信息集為冷鏈管理者提供了實時的異常監(jiān)測數(shù)據(jù)，幫助決策者在冷鏈物流運營中做出及時有效的反應，通過實時的異常檢測與動態(tài)更新，冷鏈物流的運營管理將更加智能化、精準化，減少人為干預，提高系統(tǒng)的自動化與決策效率，異常檢測和概率信息集可以幫助識別冷鏈系統(tǒng)中的瓶頸和潛在問題，為冷鏈路徑規(guī)劃、倉儲管理、運輸調(diào)度等環(huán)節(jié)提供有價值的數(shù)據(jù)支持，優(yōu)化冷鏈網(wǎng)絡的整體運行效率。[0041]具體地，在本發(fā)明提供的實施例的步驟S5中，將生成的異常概率信息集反饋到冷鏈網(wǎng)絡的評估特征分布中，這個反饋機制可以通過系統(tǒng)的學習能力對現(xiàn)有網(wǎng)絡的特征分布進行動態(tài)調(diào)整冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布包含冷鏈網(wǎng)絡各個節(jié)點的時空特征，如溫度、濕度、運輸時效等，反饋的異常概率信息可以被視為網(wǎng)絡中節(jié)點與路徑的動態(tài)狀態(tài)變化，反饋的異常概率信息集為冷鏈網(wǎng)絡中的每個節(jié)點和路徑增加了一個"異常權重",表示該節(jié)點或路徑在一定時間窗口內(nèi)的異常發(fā)生概率。這些權重將影響冷鏈網(wǎng)絡中各個節(jié)點的評估特征分布，使得原本的網(wǎng)絡評估特征(如溫度、濕度)在推演過程中加入了新的"異常行為"因素，將異常概率信息集與現(xiàn)有的冷鏈特征數(shù)據(jù)(如運輸狀態(tài)、環(huán)境因素等)進行融合，形成一個更加豐富、動態(tài)的特征集，這一過程增強了對冷鏈網(wǎng)絡實時狀態(tài)的感知能力，通過將異常概率信息集反饋至評估特征分布，冷鏈系統(tǒng)能夠持續(xù)更新其狀態(tài)信息，使得系統(tǒng)對異常模式的響應更加靈活與動態(tài)，系統(tǒng)的異常感知能力增強，能夠捕捉到時空變化中可能影響冷鏈網(wǎng)絡穩(wěn)定性的異常因素，從而改進冷鏈管理策略。[0042]更具體地，在冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布基礎上，構建多策略推演模型。這個模型能夠模擬不同的干預策略，以應對不同的異常事件，例如，針對溫度異常，可以采取提高倉庫空調(diào)系統(tǒng)運行強度的策略；對于運輸延誤，可能需要調(diào)整運輸路徑或者引入備用運輸工具等策略，使用機器學習算法(如強化學習、決策樹等)對不同策略的效果進行推演，推演模型通過反饋機制學習不同策略在冷鏈網(wǎng)絡中實施時的效果，進而評估每種策略的優(yōu)劣，例如，某種策略可能在溫度異常情況下效果顯著,而另一種策略在濕度異常時更加有效，通過推演，模型可以生成每個策略在特定異常模式下的效能評估。[0043]更具體地，通過推演結果，系統(tǒng)可以獲得各策略應對不同異常事件的預期效果，根據(jù)推演的效果，系統(tǒng)能夠推薦最佳的干預策略，確保冷鏈網(wǎng)絡能夠有效應對各類異常事件，通過多策略效果推演，系統(tǒng)能夠模擬不同的應急措施和干預策略，識別最有效的應對措施，這種推演能力可以為冷鏈管理者提供科學決策依據(jù)，從而降低異常事件對冷鏈網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響，強化學習等方法的應用，能夠讓系統(tǒng)自主發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略，并根據(jù)不斷變化的冷鏈環(huán)境調(diào)整應對措施，提高冷鏈管理的智能化水平。[0044]更具體地，基于反饋后的冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布和多策略推演的結果，建立異常常事件的趨勢預測，輸出每種異常事件的發(fā)生概率、時間和可能的影響范圍，通過預測模型，系統(tǒng)能夠生成對未來異常事件的預測數(shù)據(jù)，例如，在未來某段時間內(nèi)，系統(tǒng)預測某個冷鏈節(jié)點可能會出現(xiàn)溫度異常，或者某條運輸路徑可能發(fā)生延誤，系統(tǒng)通過時間序列模型預測異常事件的發(fā)生頻率、持續(xù)時間等。間、可能受影響的節(jié)點和路徑等。這些預測數(shù)據(jù)為冷鏈網(wǎng)絡的預警系統(tǒng)提供了科學的依據(jù)，幫助管理者提前采取預防措施，通過生成的異常事件預測數(shù)據(jù)，冷鏈系統(tǒng)能夠提前識別潛在的風險并提供預警，這種預警能夠減少由于異常事件造成的損失，并為決策者提供時間準備干預措施，通過精確的異常預測，冷鏈網(wǎng)絡的資源調(diào)度和應急響應能夠更具前瞻性，提升冷鏈系統(tǒng)的抗風險能力和運行效率。[0046]更具體地，基于異常事件預測數(shù)據(jù)，冷鏈系統(tǒng)能夠進行智能化的決策支持。通過對預測數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)可以提出具體的干預措施，例如，在預測到某個倉庫可能出現(xiàn)溫度異常時，系統(tǒng)可以自動調(diào)整溫控設備的運行策略；在預測到運輸延誤時，系統(tǒng)可以提前調(diào)度備用運輸車輛或調(diào)整運輸路徑，隨著異常事件的實時反饋，系統(tǒng)能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整，例如，如果初期的預測數(shù)據(jù)不完全準確，系統(tǒng)可以通過反饋修正預測結果，并優(yōu)化應急干預措施，實時的異常預測與干預決策能夠大幅度降低冷鏈物流中潛在的風險，確保冷鏈產(chǎn)品的安全和質(zhì)量，系統(tǒng)的智能化決策支持能夠提高冷鏈網(wǎng)絡的反應速度與靈活性，提升整體運營效率。[0047]可以理解的是，將異常概率信息集反饋至冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，使得冷鏈系統(tǒng)能夠?qū)崟r感知到異常并動態(tài)調(diào)整自身特征，從而提高系統(tǒng)的異常應對能力，通過多策略推演，系統(tǒng)能夠預測不同干預措施的效果，從而為冷鏈管理者提供最優(yōu)策略，降低冷鏈異常事件的影響，通過異常事件預測模型，系統(tǒng)能夠提前預警異常事件的發(fā)生，為冷鏈系統(tǒng)提供時間進行干預和調(diào)整，有效降低風險，異常事件預測與干預決策的結合，使得冷鏈網(wǎng)絡的管理[0048]具體地，在本發(fā)明提供的實施例的步驟S6中，構建一個反映冷鏈網(wǎng)絡中各節(jié)點和路徑之間相互影響的擴散模型，該模型可以基于圖論模型，其中冷鏈網(wǎng)絡的每個節(jié)點(如運輸車、倉庫、分發(fā)中心等)代表冷鏈系統(tǒng)中的一個實體，而路徑代表實型可以使用類似于流行病傳播模型、復雜網(wǎng)絡中的傳播模型(如SIR模型、擴散模型等)來模擬異常事件的傳播過程。[0049]更具體地，在冷鏈網(wǎng)絡中，異常事件(如溫度波動、運輸延誤等)的擴散并非簡單的線性關系，而是受到各節(jié)點之間相互依賴和影響的因素，通過定義擴散規(guī)則，如節(jié)點間的傳播概率、傳播速度等，模擬異常事件的影響范圍和時間進程，例如，溫度異?？赡芡ㄟ^供應鏈中的某些節(jié)點傳播到其他節(jié)點，導致更多的區(qū)域出現(xiàn)異常，使用上述模型對異常事件進行擴散模擬，通過輸入初始的異常事件數(shù)據(jù)(如某倉庫的溫度異常、某運輸路徑的延誤等),模型將根據(jù)傳播規(guī)則計算異常事件如何通過冷鏈網(wǎng)絡的各個節(jié)點擴散，識別出潛在的受影響區(qū)域和節(jié)點，通過擴散模擬，系統(tǒng)能夠識別異常事件的潛在影響范圍和時間，預測該事件可能擴散的區(qū)域，幫助管理人員了解異常事件發(fā)生后可能帶來的多重連鎖反應，這種擴散模擬提供了一種系統(tǒng)化的方式來評估異常事件的全局性影響，有助于更準確地了解冷鏈網(wǎng)絡中的潛在風險。[0050]更具體地，根據(jù)擴散模擬的結果，反饋影響范圍和嚴重程度，修正異常事件的預測數(shù)據(jù)，通過對擴散結果的分析，系統(tǒng)能夠判斷預測數(shù)據(jù)中的不準確之處，特別是低估了影響范圍或高估了影響時間的部分，例如，如果初始的溫度異常預測數(shù)據(jù)僅考慮了某個區(qū)域的異常，但擴散模擬顯示其他區(qū)域也可能受到影響，預測數(shù)據(jù)就需要做相應修正，擴散模擬的結果能夠為原始的異常事件預測數(shù)據(jù)提供更高的置信度，特別是在多節(jié)點、多路徑的網(wǎng)絡環(huán)境中，通過結合模擬結果，系統(tǒng)可以調(diào)整每個節(jié)點的異常預測值，提升系統(tǒng)的整體預測準確性。[0051]更具體地，修正異常事件預測的時間范圍和事件強度，例如，若擴散模擬顯示異常事件可能影響更長時間或擴展到更多區(qū)域，系統(tǒng)會適當延長異常事件的預警時間并增加強度，確保預警信息的充分性，通過擴散模擬修正異常事件的預測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠在實時條件下自我修正，避免預測偏差，修正后的異常事件預測數(shù)據(jù)能夠更加準確地反映實際異常事件的發(fā)生和擴散情況，為冷鏈管理人員提供更加科學的預警信息。[0052]更具體地，通過將擴散模擬和修正后的異常事件預測數(shù)據(jù)綜合，生成最終的異常事件預警信息，這些信息包括可能發(fā)生的異常事件、事件的發(fā)生概率、影響范圍、時間跨度以及對冷鏈網(wǎng)絡的潛在影響等，系統(tǒng)根據(jù)修正后的數(shù)據(jù)生成預警信息，并通過可視化界面、報告、短信或郵件等方式通知相關人員，預警信息不僅要包含異常事件的類型和時間，還要詳細說明可能影響的節(jié)點、路徑，以及可能采取的應對措施，隨著冷鏈網(wǎng)絡狀態(tài)的變化，預警信息需要動態(tài)更新，例如，當新的異常事件發(fā)生時，系統(tǒng)應實時進行修正并提供新的預警數(shù)據(jù)，通過對擴散模擬結果的持續(xù)跟蹤，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化預警信息，確保其與實際情況高度一致，基于修正后的異常事件預測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠及時、準確地發(fā)出預警信息，確保冷鏈網(wǎng)絡中的相關人員能夠在異常事件發(fā)生之前采取有效措施，通過詳細的預警信息，管理人員可以獲得異常事件的全貌，了解可能的風險，并及時采取有效的應急措施，避免或減少損[0053]可以理解的是，通過冷鏈網(wǎng)絡擴散模型，可以模擬異常事件在網(wǎng)絡中的傳播路徑和影響范圍，系統(tǒng)不僅能夠識別局部異常，還能分析其全局性影響，從而提供更全面的風險評估，擴散模擬結果能夠不斷修正異常事件預測數(shù)據(jù)，提升異常事件預測的準確性，確保冷鏈系統(tǒng)能實時掌握事件的實際發(fā)展情況，基于修正后的預測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)生成更加精準和及時的預警信息，確保管理人員能夠根據(jù)預警信息快速采取有效的應對措施，避免冷鏈異常事件帶來更大的損失，擴散模擬能夠幫助系統(tǒng)識別異常事件的全局性影響，優(yōu)化冷鏈網(wǎng)絡的管理決策，確保冷鏈運輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性，修正后的異常事件預警信息為冷鏈管理提供了科學依據(jù)，幫助決策者在動態(tài)變化的環(huán)境中做出更精準的決策，提升系統(tǒng)的應急響應能力和整體效率。[0054]本發(fā)明提供了一種多模態(tài)AIGC的冷鏈物流異常事件預警方法，具有以下有益效本發(fā)明通過物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)收集冷鏈節(jié)點的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過跨模態(tài)對齊算法進行數(shù)據(jù)映射，生成多模態(tài)監(jiān)控特征序列，通過高維度特征分析得到冷鏈網(wǎng)絡評估特征分布，并利用時空圖卷積網(wǎng)絡提取局部和全局異常特征，生成異常概率信息集，該信息集經(jīng)過多策略推演和擴散模擬，修正預測數(shù)據(jù)，最終生成準確的異常事件預警信息，此方法能提高冷鏈物流的異常預警精度和響應速度，降低風險和損失，捕捉冷鏈網(wǎng)絡的空間拓撲和時間演化，優(yōu)于傳統(tǒng)孤立節(jié)點檢測，解決了現(xiàn)有技術中單一監(jiān)控數(shù)據(jù)預測存在識別能力的限制的問題。[0055]優(yōu)選地，通過預先部署的物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)對冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點進行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，以得到各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的步驟包括：S11:對預先部署于冷鏈網(wǎng)絡的各個冷鏈節(jié)點的傳感器模塊進行時鐘同步處理，以為所述物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)部署于各個冷鏈節(jié)點的傳感器模塊生成數(shù)據(jù)記錄軸；S12:通過部署于冷鏈節(jié)點的若干不同功能的傳感器模塊對所述冷鏈節(jié)點進行多種監(jiān)控渠道的數(shù)據(jù)采集，并基于所述數(shù)據(jù)記錄軸對各個功能的傳感器模塊采集到的傳感數(shù)據(jù)進行時間戳的生成與標記，以得到由具有時間戳標記的傳感數(shù)據(jù)依據(jù)時間戳標記依次排列的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)；S13:當代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點進行貨物交接時，對參與貨物交接的固定冷鏈節(jié)點與移動冷鏈節(jié)點進行原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的監(jiān)控數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)記錄軸同步，以對各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)更新。[0056]具體地，各個冷鏈節(jié)點部署了不同的傳感器模塊，這些傳感器需要協(xié)同工作，以便準確記錄和匹配監(jiān)控數(shù)據(jù)，如果每個傳感器的時間不同步，可能會導致數(shù)據(jù)的時間戳錯誤，進而影響數(shù)據(jù)分析和決策，可以采用網(wǎng)絡時間協(xié)議等標準時鐘同步技術，確保每個傳感器模塊的時鐘同步，通過控制系統(tǒng)對所有傳感器的時鐘進行調(diào)整，使它們的采集時間統(tǒng)一，為之后的數(shù)據(jù)記錄和分析提供準確的時間基礎。[0057]更具體地，一旦各個傳感器模塊的時鐘同步完成，就可以為每個傳感器模塊創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)記錄軸，即時間序列的數(shù)據(jù)記錄框架，所有采集的數(shù)據(jù)都會依照這個統(tǒng)一的時間軸進行排序和標記，確保所有傳感器的數(shù)據(jù)都以統(tǒng)一的時間基準為依據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)之間的時間一致性，時鐘同步提高了數(shù)據(jù)采集的精度，使得冷鏈網(wǎng)絡中各個節(jié)點的監(jiān)控數(shù)據(jù)能夠準確反映事件發(fā)生的時間順序。[0058]更具體地，部署在冷鏈節(jié)點的傳感器模塊有多種功能，常見的包括溫度傳感器、濕置等信息，并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到中央控制系統(tǒng)，采集的數(shù)據(jù)根據(jù)不同的傳感器類型可能具有不同的格式和精度，通過數(shù)據(jù)記錄軸對每一個傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行時間戳標記，時間戳的生成規(guī)則是基于傳感器模塊的統(tǒng)一時鐘，確保每個數(shù)據(jù)記錄都能按照采集時間的順序排列，根據(jù)時間戳，系統(tǒng)會自動將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)按時間順序排列，形成原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的時間序列，多模態(tài)數(shù)據(jù)整合能夠同時獲取和整合冷鏈節(jié)點的多維度數(shù)據(jù)，全面反映冷鏈的運行狀態(tài)，通過時間戳標記與統(tǒng)一時鐘管理，確保數(shù)據(jù)按照時間順序精準排列，有助于后期的分析與預測。[0059]更具體地，當冷鏈貨物在倉庫和運輸車輛之間交接時，涉及到固定冷鏈節(jié)點(倉庫)和移動冷鏈節(jié)點(運輸車輛)之間的數(shù)據(jù)交換，交接時，兩個節(jié)點的監(jiān)控數(shù)據(jù)需要進行同步，以確保所有原始監(jiān)控數(shù)據(jù)能夠保持一致，在貨物交接的過程中，固定冷鏈節(jié)點與移動冷鏈節(jié)點通過無線網(wǎng)絡、藍牙、或者其他通信協(xié)議進行數(shù)據(jù)交換，固定冷鏈節(jié)點和移動冷鏈節(jié)點會相互傳輸各自的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)記錄軸同步，以確保兩者的數(shù)據(jù)在交接點處無縫銜接，為了保持數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性，冷鏈節(jié)點會根據(jù)數(shù)據(jù)交換的內(nèi)容對數(shù)據(jù)記錄軸進行更新，這包括為新的數(shù)據(jù)添加時間戳、更新原始數(shù)據(jù)的狀態(tài)，并將同步后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_或集中管理系統(tǒng)中。[0060]更具體地，通過監(jiān)控數(shù)據(jù)的交換與記錄軸同步，確保冷鏈各節(jié)點的數(shù)據(jù)能夠連續(xù)、完整地傳遞，從而保持整個冷鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性，從而保證識別冷鏈貨物在冷鏈輸送過程中的輸送軌跡，識別冷鏈網(wǎng)格中各處冷鏈節(jié)點分別具有哪些冷鏈貨物，通過同步與交換，可以確保在貨物交接的節(jié)點處，冷鏈各節(jié)點的數(shù)據(jù)沒有遺漏或重復，提升數(shù)據(jù)的可靠性。[0061]更具體地，當固定冷鏈節(jié)點和移動冷鏈節(jié)點完成數(shù)據(jù)交換后，需要對兩端的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行更新與校驗，任何新的監(jiān)控數(shù)據(jù)都需要與現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行對比，檢查其完整性與準確性，更新后的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)會被傳輸?shù)郊泄芾硐到y(tǒng)或云平臺，系統(tǒng)能夠基于這些數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控、分析與預測，為冷鏈的狀態(tài)監(jiān)控提供數(shù)據(jù)支持，確保冷鏈各節(jié)點的數(shù)據(jù)一致性，并防止因交接而造成的數(shù)據(jù)丟失或錯誤，經(jīng)過更新的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、異常事件檢測、預警系統(tǒng)提供準確的基礎，幫助決策者實時了解冷鏈運輸狀態(tài)。[0062]可以理解的是，利用多模態(tài)傳感器和時鐘同步技術，系統(tǒng)能夠?qū)崟r、高精度地采集各個冷鏈節(jié)點的關鍵監(jiān)控數(shù)據(jù)，確保冷鏈運輸中各環(huán)節(jié)的環(huán)境數(shù)據(jù)得到準確記錄，多個傳感器采集的數(shù)據(jù)通過時間戳標記和數(shù)據(jù)記錄軸進行整合，確保數(shù)據(jù)之間的時間一致性，為后期的分析和預警提供可靠依據(jù)。[0063]更具體地，在貨物交接時，冷鏈節(jié)點之間能夠順利交換數(shù)據(jù)，并通過記錄軸同步，保持冷鏈網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)的完整性和一致性，數(shù)據(jù)更新與校驗機制確保了監(jiān)控數(shù)據(jù)的完整性和準確性，提升了冷鏈管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的實時分析與決策支持能力，通過精準的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)采集與更新，能夠?qū)崟r監(jiān)控冷鏈運輸狀態(tài)，提高貨物運輸?shù)耐该鞫群涂煽啃?，避免因溫[0064]優(yōu)選地，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行自身形式與交互形式的多模態(tài)語義空間映射，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列的步驟包S21:對各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行監(jiān)控形式的判斷，同時根據(jù)互相關聯(lián)的冷鏈節(jié)點的判斷結果進行互相之間的驗證與監(jiān)督，以將各個所述冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)劃分為自身形式監(jiān)控部分與交互形式監(jiān)控部分；其中，所述自身形式監(jiān)控部分用于描述代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點未進行貨物交接的時間段，所述交互形式監(jiān)控部分用于描述代表冷鏈倉庫的固定冷鏈節(jié)點與代表冷鏈車輛的移動冷鏈節(jié)點進行貨物交接的時間段；S22:通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征；S23:通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征；S24:對所述自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征與所述交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征進行時序排列處理，以得到冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征序列。[0065]具體地，對各個冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析，判斷數(shù)據(jù)所反映的是自身形式監(jiān)控部分還是交互形式監(jiān)控部分，自身形式監(jiān)控部分描述的是冷鏈倉庫(固定冷鏈節(jié)點)和冷鏈車輛(移動冷鏈節(jié)點)在未進行貨物交接的時間段內(nèi)的狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常包括倉庫內(nèi)的溫濕度、庫存狀態(tài)等信息，或者車輛運輸過程中的環(huán)境數(shù)據(jù)，交互形式監(jiān)控部分描述的是冷鏈倉庫與冷鏈車輛進行貨物交接的時間段內(nèi)的監(jiān)控數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括溫濕度變化、貨物搬運過程、倉庫與車輛的溫控交換等信息，通過明確區(qū)分冷鏈節(jié)點原始監(jiān)控數(shù)據(jù)的兩種監(jiān)控形式，可以更好地理解數(shù)據(jù)的來源和內(nèi)容，為后續(xù)的多模態(tài)語義映射奠定基礎，通過明確監(jiān)控形式的判斷，確保每種數(shù)據(jù)能在正確的時間段和情境下進行分析，避免不同類型數(shù)據(jù)混淆，提升數(shù)據(jù)處理的準確性。[0066]更具體地，根據(jù)冷鏈節(jié)點之間的互相關聯(lián)(例如冷鏈倉庫與冷鏈車輛之間的關系),對各自的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行驗證，若冷鏈倉庫和冷鏈車輛在同一時間點進行數(shù)據(jù)交換或交接操作，需要確保兩個節(jié)點的監(jiān)控數(shù)據(jù)的一致性，通過對數(shù)據(jù)驗證過程中的監(jiān)督和反饋，保證每個冷鏈節(jié)點的數(shù)據(jù)在準確反映其狀態(tài)的同時，能夠通過互相之間的數(shù)據(jù)交換進一步提高其準確性和一致性，通過驗證與監(jiān)督，能夠確保不同冷鏈節(jié)點之間的數(shù)據(jù)在交接時能夠正確同步，避免數(shù)據(jù)錯配或遺漏，通過監(jiān)督機制，能夠排除無效或錯誤的數(shù)據(jù)，從而保證整個冷鏈系統(tǒng)監(jiān)控數(shù)據(jù)的質(zhì)量。[0067]更具體地，根據(jù)前一步驟的判斷結果，將冷鏈節(jié)點的原始監(jiān)控數(shù)據(jù)劃分為兩部分，自身形式監(jiān)控部分包括冷鏈節(jié)點在非交接狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，如倉庫內(nèi)部的溫濕度數(shù)據(jù)、車輛的溫度記錄、存儲的貨物記錄等，交互形式監(jiān)控部分包括冷鏈節(jié)點在交接貨物時的數(shù)據(jù)，如交接點的溫濕度變化、搬運操作中的監(jiān)控數(shù)據(jù)、貨物的轉(zhuǎn)移記錄等，通過劃分數(shù)據(jù)，能夠?qū)⒗滏湽?jié)點的監(jiān)控數(shù)據(jù)結構化，便于后續(xù)的處理和分析，確保每一部分監(jiān)控數(shù)據(jù)在不同的情境下得到獨立分析，從而挖掘更精細的監(jiān)控特征。[0068]更具體地，采用預先訓練的跨模態(tài)對齊算法(例如基于深度學習的對齊網(wǎng)絡或映射網(wǎng)絡),對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分和交互形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，跨模態(tài)對齊算法將冷鏈節(jié)點采集到的不同類型數(shù)據(jù)(如溫度、濕度、位置等)映射到一個統(tǒng)一的語義空間中，這樣來自不同傳感器的數(shù)據(jù)能夠在同一空間內(nèi)進行比較和融合，通過映射，提取出冷鏈節(jié)點的多模態(tài)監(jiān)控特征，這些特征能夠反映冷鏈節(jié)點的狀態(tài)，并為后續(xù)分析提供多維度的數(shù)據(jù)支持，跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合能夠有效地將不同類型的傳感器數(shù)據(jù)融合到同一語義空間中，提取出冷鏈節(jié)點的關鍵特征，通過多模態(tài)語義空間映射，可以避免單一模態(tài)數(shù)據(jù)的偏差，從而提高數(shù)據(jù)分析的全面性和準確性。[0069]更具體地，將冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征與交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征按照時間序列進行排列，確保特征數(shù)據(jù)能夠反映冷鏈節(jié)點在不同時間段內(nèi)的狀態(tài)變化，通過對時序特征的排列，生成一個完整的冷鏈節(jié)點多模態(tài)監(jiān)控特征序列，這個序列將涵蓋冷鏈節(jié)點的各個監(jiān)控狀態(tài)，體現(xiàn)冷鏈運輸過程的全過程，能夠通過時序排列形成完整的多模態(tài)特征序列，為后續(xù)的時序分析(如異常檢測、趨勢預測等)提供基礎，生成的多模態(tài)監(jiān)控特征序列全面展示了冷鏈節(jié)點的狀態(tài)變化，便于進一步分析冷鏈運輸?shù)馁|(zhì)量和效率。[0070]可以理解的是，通過跨模態(tài)對齊算法，將冷鏈節(jié)點的不同傳感器數(shù)據(jù)映射到一個統(tǒng)一的語義空間中，實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合和特征提取，自身形式監(jiān)控部分和交互形式監(jiān)控部分的清晰劃分，使得不同狀態(tài)下的監(jiān)控數(shù)據(jù)得到針對性的處理，確保冷鏈節(jié)點的狀態(tài)能夠被精確描述，通過時序排列和特征序列的生成，能夠為后續(xù)的時序分析提供豐富的數(shù)據(jù)基礎，有助于實時監(jiān)控和冷鏈狀態(tài)的預測與預警，整合了多模態(tài)信息后，冷鏈監(jiān)控系統(tǒng)能夠提供更加全面、精準的監(jiān)控結果，提升整個冷鏈網(wǎng)絡的監(jiān)控精度和可靠性，從而減少冷鏈運輸中的風險和損失。[0071]優(yōu)選地，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征的步驟包S221:獲取作為分析對象的冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境信息與所配置的傳感器模塊的監(jiān)控模式信息，并根據(jù)所述工作環(huán)境信息與所述監(jiān)控模式信息對預先訓練的跨模態(tài)對齊算法進行自適應的算法參數(shù)部署，以使得所述跨模態(tài)對齊算法適應于作為分析對象的冷鏈節(jié)S222:根據(jù)所述跨模態(tài)對齊算法對所述冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分進行同模態(tài)的特征分析，并將各模態(tài)的反饋信息映射至指定的跨模態(tài)語義空間；其中，所述反饋信息包括若干種可能性的信息特征及對應的特征確信因子；S223:對映射至跨模態(tài)語義空間的各模態(tài)的反饋信息進行跨模態(tài)樣本對齊，以使得各模態(tài)的反饋信息處于按照時間戳標記的對齊狀態(tài)；S224:根據(jù)所述跨模態(tài)對齊算法對各模態(tài)的若干可能性的信息特征進行基于特征確信因子的多模態(tài)協(xié)同驗證，同時基于預先構建的冷鏈輸送知識圖譜對多模態(tài)協(xié)同驗證進行語義強化約束，以得到自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征。[0072]具體地，冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境信息包括冷鏈節(jié)點所在環(huán)境的溫濕度、物流狀態(tài)等背景信息，這些信息有助于了解冷鏈節(jié)點的工作條件，影響傳感器數(shù)據(jù)的采集方式和有效性，傳感器模塊的監(jiān)控模式信息傳感器模塊的配置及其監(jiān)控模式包括冷鏈節(jié)點使用的傳感器類型(如溫濕度傳感器、GPS定位、加速度傳感器等),以及這些傳感器的監(jiān)控頻率、數(shù)據(jù)傳輸方式等。[0073]更具體地，基于冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境信息與監(jiān)控模式信息，對預先訓練的跨模態(tài)對齊算法進行自適應的算法參數(shù)配置，確?？缒B(tài)對齊算法能夠準確適應冷鏈節(jié)點的特定特點和監(jiān)控需求，通過根據(jù)冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境和監(jiān)控模式進行自適應參數(shù)部署，確保跨模態(tài)對齊算法能充分考慮到環(huán)境對數(shù)據(jù)采集的影響，提高算法的適應性和精度，每個冷鏈節(jié)點的環(huán)境和監(jiān)控方式不同，因此，能夠根據(jù)不同的條件調(diào)整算法參數(shù)，可以確保不同冷鏈節(jié)點的數(shù)據(jù)得到有效處理。[0074]更具體地，根據(jù)預先訓練的跨模態(tài)對齊算法，對冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分(如溫濕度、位置等單一類型的傳感器數(shù)據(jù))進行特征分析，這一過程包括對每種模態(tài)數(shù)據(jù)的單獨分析，提取其有效信息，將每個模態(tài)的反饋信息(如可能的特征及其對應的確信因子)映射到預定義的跨模態(tài)語義空間，該語義空間將多個模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一空間的向量形式，便于后續(xù)的對比與融合，通過將同模態(tài)數(shù)據(jù)映射到跨模態(tài)語義空間，可以為不同模態(tài)的數(shù)據(jù)提供一個共享的語義框架，使得這些數(shù)據(jù)能夠被更有效地融合和分析，通過同模態(tài)特征分析，能夠有效地提取出與冷鏈節(jié)點狀態(tài)相關的關鍵信息，為后續(xù)的多模態(tài)協(xié)同驗證提供可靠基礎。[0075]更具體地，通過跨模態(tài)對齊算法，對映射到跨模態(tài)語義空間中的各個模態(tài)的反饋息可能來自不同的傳感器，跨模態(tài)對齊算法會確保它們在時間上是一致的，在確保時間同步的基礎上，跨模態(tài)對齊算法將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)合并，并為它們提供一個共同的時間維度，便于多模態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，通過對齊樣本的時間戳，確保不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在時間維度上保持一致，有助于提高分析的精度，保證了跨模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時序一致性，有助于生成可追溯的多模態(tài)監(jiān)控特征序列。[0076]更具體地，跨模態(tài)對齊算法根據(jù)各個模態(tài)的信息特征和對應的確信因子，進行多模態(tài)協(xié)同驗證，每個模態(tài)的反饋信息都有一個確信因子，用來表示該模態(tài)信息的可信度，多個模態(tài)的數(shù)據(jù)將在確信因子的加權下進行驗證與融合，從而得出一個更為準確的多模態(tài)監(jiān)控特征，在進行多模態(tài)協(xié)同驗證時，利用預先構建的冷鏈輸送知識圖譜，對多模態(tài)協(xié)同驗證結果進行語義強化約束，知識圖譜提供了關于冷鏈物流的領域知識，如貨物溫控要求、運輸流程等，能夠為跨模態(tài)數(shù)據(jù)的驗證提供語義上的約束條件，進一步提升數(shù)據(jù)融合的準確性，通過基于確信因子的多模態(tài)協(xié)同驗證，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)可以互相印證，提高監(jiān)控特征的可信度，通過知識圖譜的語義強化，能夠有效約束跨模態(tài)數(shù)據(jù)的驗證過程，使得最終的多模態(tài)監(jiān)控特征更加符合冷鏈運輸?shù)膶嶋H需求，避免無關數(shù)據(jù)的干擾。[0077]更具體地，經(jīng)過多模態(tài)協(xié)同驗證和語義強化約束，提取出冷鏈節(jié)點的自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征，這些特征描述了冷鏈節(jié)點在不同時間段內(nèi)的狀態(tài)，并能有效反映冷鏈運輸?shù)臈l件、環(huán)境變化等重要信息，通過整個過程，最終提取出的多模態(tài)監(jiān)控特征能夠全面、準確地描述冷鏈節(jié)點的工作狀態(tài)，這些多模態(tài)監(jiān)控特征為冷鏈管理系統(tǒng)提供了深刻的洞察，有助于冷鏈過程的實時監(jiān)控、異常檢測和預測分析。[0078]可以理解的是，通過對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行同模態(tài)分析、映射、對齊、協(xié)同驗證和語義強化，能夠高效地將來自不同傳感器的多維度數(shù)據(jù)進行融合，提取出全面且精確的多模態(tài)監(jiān)控特征，根據(jù)不同冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境和監(jiān)控模式，自適應地調(diào)整算法參數(shù)，使得每個冷鏈節(jié)點的數(shù)據(jù)都能夠得到個性化的處理與分析，提升了整體監(jiān)控系統(tǒng)的適應性，基于特征確信因子的多模態(tài)協(xié)同驗證，以及語義強化約束的引入，使得數(shù)據(jù)的精確性和可信度得到了顯著提高，能夠有效排除噪聲數(shù)據(jù)和無關因素，通過最終提取的多模態(tài)監(jiān)控特征，能夠全面反映冷鏈節(jié)點的狀態(tài)，從而提高冷鏈管理系統(tǒng)的實時監(jiān)控和異常預警能力，優(yōu)化冷鏈運輸效率和安全性。[0079]優(yōu)選地，通過預先訓練的跨模態(tài)對齊算法對冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分進行多模態(tài)語義空間映射，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征的步驟包S231:將作為分析對象的冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為基準部分，并將與所述基準部分進行貨物交接的另一冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為交互部分；S232:根據(jù)自身形式監(jiān)控部分所對應的多模態(tài)語義空間映射方法對所述基準部分和所述交互部分分別進行處理，以得到對應所述基準部分的第一監(jiān)控特征與對應所述交互部分的第二監(jiān)控特征；S233:對所述第一監(jiān)控特征與所述第二監(jiān)控特征進行時間戳對齊處理，并對所述第一監(jiān)控特征與所述第二監(jiān)控特征進行監(jiān)控反饋內(nèi)容的信息變動分析與一致性驗證，以得到基準部分所對應的冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息；S234:獲取所述基準部分所對應的冷鏈節(jié)點與所述交互部分所對應的冷鏈節(jié)點的節(jié)點的工作環(huán)境信息，并對所述工作環(huán)境信息進行冷鏈節(jié)點時空結構的特征編碼，基于參與交互的兩個冷鏈節(jié)點的時空結構特征編碼對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息進行執(zhí)行過程關鍵步驟的數(shù)字模擬，以根據(jù)數(shù)字模擬結果對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程信息進行關鍵特征提S235:對所述冷鏈貨物轉(zhuǎn)移關鍵特征與所述第一監(jiān)控特征進行監(jiān)控反饋內(nèi)容的結合，以得到所述冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征。[0080]具體地，將作為分析對象的冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為“基準部分”,基準部分是指冷鏈物流過程中，其中一個冷鏈節(jié)點所處的位置，作為數(shù)據(jù)分析的起始點，將與基準部分進行貨物交接的另一個冷鏈節(jié)點的交互形式監(jiān)控部分標記為“交互部分”,交互部分表示與基準部分交接貨物的另一個冷鏈節(jié)點的位置，通過標記基準部分與交互部分，明確兩者之間的交互過程，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)對比分析奠定基礎，通過標記基準部分和交互部分，能夠清晰地識別冷鏈物流中關鍵節(jié)點之間的交互關系，幫助理解貨物的流動過程。[0081]更具體地，基于自身形式監(jiān)控部分的多模態(tài)語義空間映射方法，對基準部分和交互部分的監(jiān)控數(shù)據(jù)分別進行處理，即分別對這兩個部分的數(shù)據(jù)進行特征提取與映射，以得到基準部分的“第一監(jiān)控特征”和交互部分的“第二監(jiān)間映射方法，可以從基準部分和交互部分的監(jiān)控數(shù)據(jù)中提取出對應的監(jiān)控特征，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和對比提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎，將不同類型的監(jiān)控數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個語義空間，確保不同模態(tài)之間的數(shù)據(jù)可以在同一框架下進行比較和融合。[0082]更具體地，對基準部分的第一監(jiān)控特征與交互部分的第二監(jiān)控特征進行時間戳對齊，確保兩者的數(shù)據(jù)在時間上保持一致，便于后續(xù)的分析，對時間對齊后的監(jiān)控特征進行監(jiān)控反饋內(nèi)容的信息變動分析，比較基準部分與交互部分在交互過程中所出現(xiàn)的變化，并進行一致性驗證，檢查是否存在不一致或異常，通過時間戳對齊和一致性驗證，確保數(shù)據(jù)的可靠性和準確性，時間戳對齊確保了基準部分與交互部分的監(jiān)控特征在時間上具有一致性，避免了時間不同步導致的誤差，通過一致性驗證，能夠有效識別交互過程中的異?；蚱?，提升監(jiān)控結果的可信度。[0083]更具體地，獲取基準部分所對應的冷鏈節(jié)點與交互部分所對應的冷鏈節(jié)點的工作建冷鏈節(jié)點時空結構特征，這一特征編碼能夠表示冷鏈節(jié)點在空間和時間上的分布、運動和狀態(tài)，通過特征編碼，可以將冷鏈節(jié)點的工作環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為可用于分析的數(shù)據(jù)，幫助建模冷鏈節(jié)點的時空分布和狀態(tài)，冷鏈節(jié)點的時空結構特征提供了更深層次的背景信息，能夠在后續(xù)模擬與驗證中發(fā)揮重要作用。[0084]更具體地，基于兩個冷鏈節(jié)點的時空結構特征編碼，對冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程進行數(shù)字模擬，通過模擬可以預測冷鏈貨物在交接過程中的狀態(tài)變化及其影響因素，根據(jù)數(shù)字模擬結果，對冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程中的關鍵步驟進行提取，識別出對冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程至關重要的特征，數(shù)字模擬能夠幫助預測和優(yōu)化冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程，提前發(fā)現(xiàn)潛在的風險點或效率瓶頸，通過模擬過程，能夠提取出對冷鏈貨物轉(zhuǎn)移最關鍵的特征，有助于提高監(jiān)控系統(tǒng)的響應速度和準確性。[0085]更具體地，對數(shù)字模擬結果提取出的冷鏈貨物轉(zhuǎn)移關鍵特征進行分析，并將這些特征與基準部分的第一監(jiān)控特征結合，結合冷鏈貨物轉(zhuǎn)移的關鍵特征與監(jiān)控數(shù)據(jù)中的反饋內(nèi)容，得到冷鏈節(jié)點交互過程的多模態(tài)監(jiān)控特征，這些特征不僅包括監(jiān)控數(shù)據(jù)本身的變化，還考慮到冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程中的各個關鍵環(huán)節(jié)，結合后的監(jiān)控特征為冷鏈節(jié)點的交互過程提供了一個多維度的監(jiān)控視圖，使得監(jiān)控更加全面、精準，通過將冷鏈貨物轉(zhuǎn)移的關鍵特征與監(jiān)控反饋內(nèi)容結合，能夠?qū)ω浳锏牧鬓D(zhuǎn)過程進行全程追蹤，從而提升冷鏈管理的精度與效率。[0086]更具體地，根據(jù)上述所有步驟的輸出，最終得到冷鏈節(jié)點交互形式監(jiān)控部分的多模態(tài)監(jiān)控特征，這些特征綜合反映了基準部分與交互部分在整個貨物交接過程中的狀態(tài)和動態(tài)變化，通過融合來自基準部分和交互部分的多模態(tài)特征，提供一個更加全面、準確的監(jiān)控視圖，這些多模態(tài)監(jiān)控特征能夠幫助冷鏈管理者對貨物的交接過程進行更為精準的控制和調(diào)度，提高冷鏈運輸?shù)男逝c可靠性。[0087]可以理解的是，通過時間戳對齊、信息變動分析與一致性驗證，可以精確地比較基準部分與交互部分的數(shù)據(jù)，確保多模態(tài)數(shù)據(jù)的有效融合與對比，從而提高監(jiān)控精度，通過數(shù)字模擬，可以對冷鏈貨物轉(zhuǎn)移過程進行優(yōu)化和預測，從而提前識別潛在問題并進行調(diào)整，提高冷鏈運輸?shù)目煽啃院托剩Y合冷鏈貨物轉(zhuǎn)移的關鍵特征與監(jiān)控反饋數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對冷鏈節(jié)點交互過程的全面監(jiān)控與追蹤，為冷鏈管理提供更強的決策支