端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法及系统与流程

本发明涉及链路追溯，具体涉及端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法及系统。

背景技术：

1、无人机作为一种高效、快速、灵活的配送工具，特别适用于紧急情况下的医疗物资配送，无人机能够在交通拥堵或无法到达的区域进行快速配送，大幅缩短了配送时间，尤其是在偏远或灾区，能够显著提升物流效率和物资获取的及时性。然而，医疗物资对环境条件以及运输过程中的外部因素非常敏感，若在配送过程中发生损坏，可能导致医疗物资失效，因此，确保配送过程中物资的安全性、完整性和时效性成了至关重要的问题。

2、目前的物资配送系统大多依赖单一的数据源或较为简单的传感器数据，无法全面、系统地整合来自不同传感器的多模态信息，并且也缺乏高精度的时空追溯能力，不能有效将时间、位置、传感数据等要素同步对齐，进而导致物资损坏发生的时空节点无法精准识别，这不仅使得物资损坏的根本原因难以快速定位，还导致无法明确损坏责任，影响无人机配送系统在医疗物资运输中的可靠性。

技术实现思路

1、本申请提供了端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法及系统，旨在解决现有技术缺乏有效的多源数据融合与时空精确追溯机制，导致物资损坏的追溯不精准，责任归属模糊，影响医疗物资运输的可靠性的技术问题。

2、本申请公开的第一个方面，提供了端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，所述方法包括：接收并解析收货方上传的损坏上报信息流，以提取物流运单号和物资损坏多模态证据包；根据所述物流运单号在物资货仓绑定关系库查询获得目标物资在无人机货舱内的装载位置变更记录；将所述装载位置变更记录作为时空索引条件，从黑匣子调取多源异构原始数据流，其中，所述多源异构原始数据流包括物资状态传感流、无人机飞行控制流和环境参数流；在对所述物资损坏多模态证据包进行损坏特征解构获得物流损坏特征后，进行损坏归因概率建模，构建损坏责任判定矩阵；依据所述损坏责任判定矩阵对所述物资状态传感流执行毫秒级时空对齐追溯，定位高概率致损时空节点序列；根据所述高概率致损时空节点序列对所述无人机飞行控制流和环境参数流进行双模态联合根因分析，输出物资损坏责任分配报告。

3、本申请公开的第二个方面，提供了端到端的物资无人机物流链路追溯管理系统，所述系统用于上述端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，所述系统包括：证据包提取模块，用于接收并解析收货方上传的损坏上报信息流，以提取物流运单号和物资损坏多模态证据包；查询模块，用于根据所述物流运单号在物资货仓绑定关系库查询获得目标物资在无人机货舱内的装载位置变更记录；原始数据调取模块，用于将所述装载位置变更记录作为时空索引条件，从黑匣子调取多源异构原始数据流，其中，所述多源异构原始数据流包括物资状态传感流、无人机飞行控制流和环境参数流；建模模块，用于在对所述物资损坏多模态证据包进行损坏特征解构获得物流损坏特征后，进行损坏归因概率建模，构建损坏责任判定矩阵；时空对齐追溯模块，用于依据所述损坏责任判定矩阵对所述物资状态传感流执行毫秒级时空对齐追溯，定位高概率致损时空节点序列；根因分析模块，用于根据所述高概率致损时空节点序列对所述无人机飞行控制流和环境参数流进行双模态联合根因分析，输出物资损坏责任分配报告。

4、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下有益效果：

5、通过接收并解析收货方上传的损坏上报信息流，提取物流运单号和物资损坏多模态证据包，为后续责任判定提供了准确的数据来源；通过将装载位置变更记录作为时空索引条件，从黑匣子调取多源异构原始数据流，能够在精准的时空背景下对物资的损坏进行回溯，避免了信息丢失和误差，尤其在高精度要求的医疗物资配送中；通过对物资损坏多模态证据包的损坏特征解构，获得物流损坏特征，并通过损坏归因概率建模，构建损坏责任判定矩阵，这提供了对不同损坏模式及其原因的定量评估，能够高效、准确地定位损坏发生的根本原因，特别是在医疗物资配送过程中，确保了损坏责任的精准分配；通过依据损坏责任判定矩阵对物资状态传感流执行毫秒级时空对齐追溯，能够精确定位高概率致损时空节点，使得每次物资位置变动与状态变化的时间和空间能够精确对应，避免了时间与空间信息的偏差，确保了追溯过程的高度精确性，通过细化到毫秒级别的损坏时刻和毫米级别的损坏位置，为后续的根因分析提供了精准的时空数据；基于高概率致损时空节点序列，结合无人机飞行控制流和环境参数流进行双模态联合根因分析，输出物资损坏责任分配报告，通过联合分析无人机飞行操作与外部环境对物资损坏的影响，能够清晰地确定每一类损坏的根本原因，提供更全面、更准确的损坏责任分配报告。

6、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

1.端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，在对所述物资损坏多模态证据包进行损坏特征解构获得物流损坏特征后，进行损坏归因概率建模，构建损坏责任判定矩阵，所述方法包括：

3.如权利要求2所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，对所述物资损坏多模态证据包进行损坏特征解构，得到多个视觉损伤特征向量、多个物理致损特征片段和多个结构损伤拓扑描述子，所述方法包括：

4.如权利要求2所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，基于损伤空间关联，进行所述多个视觉损伤特征向量、多个物理致损特征片段和多个结构损伤拓扑描述子的跨模态耦合分析，得到损伤协同作用张量，所述方法包括：

5.如权利要求4所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，对所述多个视觉损伤特征向量、多个物理致损特征片段和多个结构损伤拓扑描述子进行致因概率贝叶斯反演建模后，结合所述损伤协同作用张量进行材料敏感性修正，输出所述损坏责任判定矩阵，所述方法包括：

6.如权利要求1所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.如权利要求1所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，根据所述物流运单号在物资货仓绑定关系库查询获得目标物资在无人机货舱内的装载位置变更记录，所述方法包括：

8.如权利要求7所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，位移数据包结构化封装有物资运单哈希值、位移更新坐标、偏移起止时间戳。

9.如权利要求8所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，其特征在于，将所述装载位置变更记录作为时空索引条件，从黑匣子调取多源异构原始数据流，所述方法包括：

10.端到端的物资无人机物流链路追溯管理系统，其特征在于，用于实施权利要求1-9任一项所述的端到端的物资无人机物流链路追溯管理方法，所述系统包括：