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[發明專利]基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法在審

專利信息
申請號: 202211613270.0 申請日: 2022-12-15
公開(公告)號: CN115730878A 公開(公告)日: 2023-03-03
發明(設計)人: 王征宇;原航志;彭雙標;劉元宸;羅廣堯 申請(專利權)人: 廣東省電子口岸管理有限公司
主分類號: G06Q10/0831 分類號: G06Q10/0831;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 蕪湖宸澤知識產權代理事務所(普通合伙) 34208 代理人: 李俊建
地址: 510000 廣東省廣州市*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 數據 識別 貨物 進出口 查驗 管理 方法
【權利要求書】:

1.一種基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,包括:

獲取待查驗貨物表單及待查驗貨物圖像,所述待查驗貨物表單包括待查驗貨物的名稱、種類、抵達城市、數目、查驗地點、企業代碼;

基于圖神經網絡模型確定所述待查驗貨物表單與待查驗貨物圖像的匹配程度,所述匹配程度包括高度匹配、中度匹配、低度匹配、不匹配,所述圖神經網絡模型的輸入包括多個節點和多個邊,所述多個節點包括待查驗貨物表單的名稱、種類、抵達城市、數目、查驗地點、企業代碼和待查驗貨物圖像,所述多個邊為所述多個節點之間的關系,所述圖神經網絡模型的輸出為所述待查驗貨物表單與待查驗貨物圖像的匹配程度;

基于卷積神經網絡模型確定所述待查驗貨物的風險程度,所述風險程度包括高風險、中風險、低風險,所述卷積神經網絡模型的輸入包括所述待查驗貨物表單和所述匹配程度,所述卷積神經網絡模型的輸出為所述待查驗貨物的風險程度;

基于所述待查驗貨物的風險程度對所述待查驗貨物進行查驗處理。

2.如權利要求1所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,所述基于所述待查驗貨物的風險程度對所述待查驗貨物進行查驗處理,包括:

若待查驗貨物的風險程度為高風險,則通知查驗關口對所述高風險待查驗貨物以及對應的待查驗貨物表單都進行重點核查,并通知抵達城市在所述高風險待查驗貨物抵達后再次進行核查;

若待查驗貨物的風險程度為中風險,則通知查驗關口對所述中風險待查驗貨物進行一般核查;

若待查驗貨物的風險程度為低風險,則通知查驗關口對所述低風險待查驗貨物不進行查驗,并通知抵達城市對所述低風險待查驗貨物抵達后進行備案。

3.如權利要求1所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,還包括:若基于圖神經網絡模型確定出所述待查驗貨物表單與待查驗貨物圖像的匹配程度為不匹配,則通知查驗關口對所述不匹配的待查驗貨物以及對應的待查驗貨物表單進行重點核查,并通知抵達城市在所述不匹配待查驗貨物抵達后再次進行核查。

4.如權利要求1所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,所述待查驗貨物圖像是三維立體圖像。

5.如權利要求4所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,包括:所述三維立體圖像是通過對多個RGB拍攝的二維圖像進行三維重建得到的。

6.如權利要求1所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,包括:所述圖神經網絡模型經過梯度下降法訓練得到。

7.如權利要求6所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法,其特征在于,包括:所述圖神經網絡模型包括圖神經網絡和全連接層,圖神經網絡的輸出連接到全連接層,所述全連接層進行分類輸出匹配結果。

8.一種計算機產品,包括計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法的步驟。

9.一種電子設備,其特征在于,包括:存儲器;處理器;以及計算機程序;其中,所述計算機程序存儲在所述存儲器中,并配置為由所述處理器執行以實現如權利要求1~7任一種所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該程序被處理器執行時實現如權利要求1~7任一項所述的基于數據識別的貨物進出口查驗管理方法對應的步驟。

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