[0001] 本发明属于医药信息化领域，涉及一种基于多模态传感器设计的医药供应链数据安全方法。

[0002] 随着全球医药市场的迅速扩展和对药品质量要求的不断提高，医药供应链管理面临着越来越多的挑战。药品从生产、运输、储存到最终销售的全过程中，环境条件(如温度、湿度、振动和光照)对药品质量有着至关重要的影响。任何不当的环境变化都可能导致药品失效，从而影响患者的治疗效果和健康。因此，实时、准确地监测医药物流过程中的环境参数，确保药品在整个供应链中的安全和质量，是当前亟待解决的技术难题。

[0003] 1、医药供应链监测的现状与挑战

[0004] 现有的医药供应链监测系统大多采用单一或少量的传感器，通常只能监测温度和湿度等基本参数。然而，随着药品种类的增多和对运输条件要求的提高，单一的监测参数已无法全面反映药品在运输和储存过程中的环境变化。缺乏全面监测手段导致监测信息不完整，无法及时预警和处理环境异常情况，从而影响药品质量。目前，医药供应链监测系统多采用中心化的数据处理模式，所有传感器数据需传输到中央服务器进行处理和分析。这种模式在面对大量实时数据时，处理效率较低，且容易受到网络带宽和延迟的影响，无法实现对环境参数的实时监测和快速响应。此外，数据传输过程中存在丢包和延迟等问题，进一步降低了监测系统的可靠性。

[0005] 数据安全性是医药供应链管理中的另一个关键问题。医药物流数据涉及药品的生产、运输、储存等多个环节，这些数据的安全性至关重要。传统监测系统多采用简单的加密手段，存在被黑客攻击、数据篡改和泄露的风险，无法有效保障医药物流数据的机密性和完整性。一旦数据被篡改或泄露，将对药品的安全性和患者的健康构成严重威胁。因此，提升医药供应链数据的安全性已成为业内的迫切需求。

[0006] 2、多模态传感器技术的发展与应用

[0007] 多模态传感器技术是指将多种传感器集成在一个系统中，能够同时监测多种环境参数(如温度、湿度、振动、光照等)。相比单一传感器，多模态传感器具有综合性强、数据融合与分析能力强、实时监测和响应快等优点。多模态传感器技术的发展为医药供应链的环境监测提供了新的解决方案。

[0008] 在医药供应链监测中，采用多模态传感器可以同时采集多种环境数据，通过数据融合和分析，能够更准确地识别环境变化对药品的影响。这种综合性监测手段不仅提高了数据的准确性和可靠性，还能实现对异常情况的及时预警和处理。此外，多模态传感器系统可以通过边缘计算技术在数据采集端进行初步处理和分析，减少对中央服务器的依赖，提高系统的整体处理效率和响应速度。

[0009] 3、边缘计算技术在医药供应链监测中的应用

[0010] 边缘计算是一种在靠近数据源的地方进行数据处理和分析的计算模式。与传统的中心化计算模式相比，边缘计算能够显著降低数据传输的延迟和带宽需求，提升系统的实时性和可靠性。在医药供应链监测中，边缘计算技术可以在多模态传感器系统中实现数据的实时处理和分析，通过本地化处理减少数据传输量，提高数据处理效率和系统响应速度。

[0011] 通过边缘计算技术，医药供应链监测系统可以实现对采集数据的实时处理和分析，包括数据清洗、特征提取和初步分析等。这种本地化的数据处理方式不仅减少了数据传输过程中的延迟和丢包问题，还能及时识别和处理异常情况，提供更快速的响应和预警能力。

[0012] 4、高效的数据加密技术在医药供应链监测中的重要性

[0013] 数据加密技术是保障医药供应链数据安全的关键。传统的加密手段在面对日益复杂的网络攻击时显得力不从心，无法提供足够的安全保障。现代的数据加密技术，如量子加密、基于人工智能的加密算法等，能够提供更高的安全性和抗攻击能力，确保医药物流数据的机密性和完整性。在医药供应链监测系统中，采用高效的数据加密技术可以有效防止数据在传输和存储过程中的泄露和篡改。通过对数据进行端到端的加密保护，确保只有授权的用户才能访问和解密数据，提供全面的数据安全保障。

[0014] 综上所述，随着医药供应链管理需求的不断提升，多模态传感器技术、边缘计算技术和高效的数据加密技术在医药供应链监测和数据安全中的应用显得尤为重要。这些前沿技术的融合和应用，不仅能够提供全面的环境监测和数据安全保障，还能提高医药供应链的整体效率和可靠性，为医药行业的发展提供强有力的技术支撑。

[0084] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0085] 其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

[0086] 本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

[0087] 图1展示了总体架构流程图，详细描述了从数据采集到用户反馈的全过程。系统从启动开始，首先通过多模态传感器采集环境数据，这些传感器包括温度、湿度、振动和光照传感器。采集到的数据经过数据预处理步骤，包括数据清洗、归一化和特征提取，以确保数据质量。预处理后的数据被传输到NVIDIA JetsonAGX Xavier边缘计算单元，在此进行实时数据处理和分析。边缘计算单元采用Transformer模型和自编码器算法，对数据进行深度学习和异常检测。数据经过加密处理，使用AES对称加密和ECC非对称加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。然后，通过TLS协议进行数据安全传输，保障传输过程中的数据机密性和完整性。数据到达服务器后，智能化数据分析和决策支持系统利用深度学习和强化学习算法，提供高精度的环境参数预测和智能决策支持。系统能够实时预警和响应异常情况，并通过分布式存储和区块链技术进行数据存储，确保数据的安全性和可追溯性。最终，通过移动端和PC端的用户界面展示和反馈结果，完成整个系统的运行。

[0088] 图2展示了多模态传感器数据采集与融合流程图，详细描述了多模态传感器数据采集和处理的具体过程。系统开始时，初始化多模态传感器，包括温度、湿度、振动和光照传感器，如BME680、IIS3DWB和S1337‑1010BQ等。传感器采集环境数据，并将这些数据传输到AD7606C‑18高精度ADC模块进行模拟信号到数字信号的转换。转换后的数字信号进入数据预处理阶段，包括数据清洗、归一化和特征提取，以提高数据质量和一致性。预处理后的数据通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行数据融合，EKF算法能够有效整合来自不同传感器的数据，提供综合的环境状态估计。数据融合后，传输到NVIDIA JetsonAGX Xavier边缘计算单元进行进一步处理和分析。整个流程确保了多模态传感器数据的高效采集、预处理和融合，为后续的实时数据处理和分析提供了可靠的数据基础。

[0089] 图3展示了智能化数据分析与决策支持流程图，详细描述了数据接收、分析和决策支持的全过程。系统从边缘计算单元接收处理后的数据，首先通过Transformer模型进行深度学习分析，捕捉数据中的长时间依赖关系，进行环境参数的高精度预测。接着，利用自编码器算法进行异常检测，自编码器通过学习数据的正常模式，识别和报警异常数据。对于检测到的异常数据，系统会自动触发实时预警和响应机制。基于这些分析结果，智能决策支持系统采用深度强化学习算法进行决策支持。深度Q网络(DQN)算法通过与环境的交互，优化运输路径、调整运输计划，并提供应急处理方案。生成的最优决策建议通过移动端和PC端的用户界面展示给管理人员，帮助他们高效应对医药物流过程中的各种挑战。最终，系统根据用户反馈调整策略，不断优化管理方案，提升医药供应链的整体效率和安全性。

[0090] 实施例1：医药冷链运输环境监测与数据安全管理

[0091] 在本实施例中，本发明的方法应用于医药冷链运输过程中，通过多模态传感器系统、边缘计算技术、智能化数据分析和决策支持，实现对药品在冷链运输过程中的环境监测和数据安全管理。

[0092] 首先，医药冷链运输车辆内部布置了多模态传感器系统，包括温度传感器BME680、湿度传感器BME680、振动传感器IIS3DWB和光照传感器S1337‑1010BQ。传感器实时采集运输过程中的环境数据，并通过高速ADC模块AD7606C‑18将模拟信号转换为高精度的数字信号。这些数字信号经过数据预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取，以确保数据的准确性和一致性。预处理后的数据被传输到NVIDIA JetsonAGX Xavier边缘计算单元，在此进行实时数据处理和分析。边缘计算单元采用Transformer模型和自编码器算法，对环境数据进行深度学习和异常检测。Transformer模型通过自注意力机制，捕捉长时间依赖关系，实现对温度、湿度、振动和光照等环境参数的高精度预测。自编码器通过学习数据的正常模式，识别并报警异常数据。对于检测到的异常数据，系统自动触发实时预警和响应机制，通知相关人员采取相应的应急措施。同时，为了确保数据在传输过程中的安全性，系统对传感器数据进行加密处理。首先，生成一个随机会话密钥(session key)，使用AES算法对数据进行对称加密。加密后的数据通过接收方的公钥进行ECC加密，并通过TLS协议进行安全传输。接收方使用私钥解密会话密钥，然后使用解密后的会话密钥对数据进行解密，确保数据的机密性和完整性。在数据到达服务器后，智能化数据分析和决策支持系统利用深度学习和强化学习算法，进行环境参数的高精度预测和智能决策支持。基于实时监测数据和预测结果，系统能够自动生成最优的运输路线和计划，避免拥堵和延迟，提高运输效率。在异常情况发生时，系统能够提供应急处理方案，确保药品的安全和质量。

[0093] 数据存储采用分布式存储和区块链技术。通过分布式存储系统的数据冗余和多节点备份，确保数据的高可用性和容灾能力。区块链技术通过链上记录和哈希算法，确保数据的不可篡改性和可追溯性，增强了数据的可信度和安全性。最终，通过移动端和PC端的用户界面，管理人员可以实时查看运输过程中的环境数据和系统生成的决策建议。系统提供的预警信息和应急处理方案，帮助管理人员高效应对医药冷链运输过程中的各种挑战，确保药品的质量和安全。

[0094] 本实施例展示了本发明在医药冷链运输中的具体应用，通过多模态传感器系统、边缘计算、智能化数据分析和决策支持，提升了医药供应链的管理水平和效率，有效保障了药品的安全和质量。

[0095] 实施例2：医药仓储环境监测与数据安全管理

[0096] 在本实施例中，本发明的方法应用于医药仓储过程中，通过多模态传感器系统、边缘计算技术、智能化数据分析和决策支持，实现对药品在仓储过程中的环境监测和数据安全管理。

[0097] 首先，在医药仓库内部布置了多模态传感器系统，包括温度传感器BME680、湿度传感器BME680、振动传感器IIS3DWB和光照传感器S1337‑1010BQ。这些传感器实时采集仓库内部的环境数据，并通过高速ADC模块AD7606C‑18将模拟信号转换为高精度的数字信号。转换后的数字信号经过数据预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取，以确保数据的准确性和一致性。预处理后的数据被传输到NVIDIA JetsonAGX Xavier边缘计算单元，在此进行实时数据处理和分析。边缘计算单元采用Transformer模型和自编码器算法，对环境数据进行深度学习和异常检测。Transformer模型通过自注意力机制，捕捉长时间依赖关系，实现对温度、湿度、振动和光照等环境参数的高精度预测。自编码器通过学习数据的正常模式，识别并报警异常数据。对于检测到的异常数据，系统自动触发实时预警和响应机制，通知仓库管理人员采取相应的应急措施。为了确保数据在传输过程中的安全性，系统对传感器数据进行加密处理。首先，生成一个随机会话密钥(session key)，使用AES算法对数据进行对称加密。加密后的数据通过接收方的公钥进行ECC加密，并通过TLS协议进行安全传输。接收方使用私钥解密会话密钥，然后使用解密后的会话密钥对数据进行解密，确保数据的机密性和完整性。在数据到达服务器后，智能化数据分析和决策支持系统利用深度学习和强化学习算法，进行环境参数的高精度预测和智能决策支持。基于实时监测数据和预测结果，系统能够自动生成最优的仓储管理策略，包括温湿度调节、库存优化和环境异常处理等。在异常情况发生时，系统能够提供应急处理方案，确保药品的安全和质量。

[0098] 数据存储采用分布式存储和区块链技术。通过分布式存储系统的数据冗余和多节点备份，确保数据的高可用性和容灾能力。区块链技术通过链上记录和哈希算法，确保数据的不可篡改性和可追溯性，增强了数据的可信度和安全性。最终，通过移动端和PC端的用户界面，仓库管理人员可以实时查看仓储过程中的环境数据和系统生成的管理策略。系统提供的预警信息和应急处理方案，帮助管理人员高效应对医药仓储过程中的各种挑战，确保药品的质量和安全。

[0099] 本实施例展示了本发明在医药仓储中的具体应用，通过多模态传感器系统、边缘计算、智能化数据分析和决策支持，提升了医药供应链的管理水平和效率，有效保障了药品的安全和质量。

[0100] 需要解释说明的、有助于理解本发明的技术术语

[0101] (1)多模态传感器：指能够同时采集多种类型环境参数的传感器系统。包括温度、湿度、振动和光照传感器等，通过综合多种传感器的数据，实现更全面和准确的环境监测。

[0102] (2)边缘计算：一种计算模式，在数据源头(如传感器附近)进行数据处理和分析，而不是将数据传输到远程数据中心处理。这种模式可以显著降低数据传输的延迟和带宽需求，提升系统的实时性和响应速度。

[0103] (3)NVIDIA JetsonAGX Xavier：一种高性能边缘计算设备，具有512个CUDA核心和64个Tensor核心，提供32TOPS的AI计算性能。用于实时处理和分析多模态传感器数据。

[0104] (4)扩展卡尔曼滤波(EKF)：一种用于非线性系统的递归状态估计算法，通过结合系统模型和测量数据，估计系统的状态。在本发明中，EKF用于融合多模态传感器的数据。

[0105] (5)Transformer模型：一种深度学习模型，基于自注意力机制，能够捕捉序列数据中的长时间依赖关系。广泛应用于自然语言处理和时序数据分析。在本发明中，Transformer模型用于对环境参数的高精度预测。

[0106] (6)自编码器(Autoencoder)：一种无监督学习模型，通过压缩和重建输入数据，学习数据的正常模式。用于异常检测时，自编码器可以识别与正常模式有较大偏差的数据。

[0107] (7)AES(高级加密标准)：一种对称加密算法，具有高效的加密和解密速度，适用于大数据量的实时加密。在本发明中，用于对传感器数据进行加密处理。

[0108] (8)ECC(椭圆曲线加密)：一种非对称加密算法，相对于其他非对称加密算法(如RSA)，具有更高的安全性和更小的密钥尺寸。在本发明中，用于加密会话密钥，确保数据传输的安全性。

[0109] (9)TLS(传输层安全)协议：一种加密协议，用于在计算机网络之间提供安全通信。通过握手过程，确保通信双方的身份验证和密钥协商，防止中间人攻击和重放攻击。

[0110] (10)深度Q网络(DQN)：一种深度强化学习算法，通过神经网络近似Q值函数，选择最优动作以最大化长期回报。在本发明中，DQN用于优化医药供应链的管理策略。

[0111] (11)分布式存储：一种数据存储模式，通过在多个节点上存储数据副本，确保数据的高可用性和容灾能力。在本发明中，分布式存储用于提高数据存储的可靠性。

[0112] (12)区块链技术：一种分布式账本技术，通过链上记录和哈希算法，确保数据的不可篡改性和可追溯性。在本发明中，区块链技术用于增强数据的可信度和安全性。

[0113] (13)数据清洗：对原始数据进行处理，以去除噪声和异常值，提高数据质量的过程。在本发明中，数据清洗用于保证传感器数据的准确性。

[0114] (14)归一化：将不同量纲的数据转换为相同尺度的过程，以便于后续的数据处理和分析。在本发明中，归一化用于提高多模态传感器数据的处理效率。

[0115] (15)特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，以便于模型的训练和预测。在本发明中，特征提取用于提取环境数据的关键信息。

[0116] (16)重构误差：自编码器在重构数据时，原始数据与重构数据之间的差异。用于异常检测时，重构误差超过预设阈值的数据被判定为异常数据。

[0117] 最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。