CN111587442A - 建立数字监管链的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明描述了用以维护集装箱的数字监管链以及装载在其中的产品的系统和方法。可以验证集装箱，并且可以识别要装载到所述集装箱中的产品。可以在整个装载过程中捕获视频数据，并且所述视频数据连同产品信息可以进行组合以产生数字集装箱模型。此外，可以在所述集装箱内包含监测装置以收集装运期间的数据。在装运期间，可以将所述数字集装箱模型提供给所述集装箱的接收方并由其审查。在所述集装箱到达后，所述监测装置的监测数据也可以由所述接收方审查。基于所述数字集装箱模型和所述监测数据的审查，可以为所述集装箱中从装载到到达的所有或部分产品建立和维护数字监管链。

Description

建立数字监管链的系统和方法
优先权
本申请主张2017年10月27日提交的题为“建立数字监管链的系统和方法（Systems andMethods to Establish Digital Chain of Custody）”的美国申请案第15/796,038号的权益，所述申请通过引用的方式全部并入本文中。
背景技术
随着产业和市场的全球化，产品的国际和跨境运输继续增加。一般来说，在边境接收的产品由海关当局审查和检查，以确保遵守适用的法规。然而，运输时间和海关检查延迟有高度变化性，使得国际运输和产品检查的总时间可能从几天到一周，甚至超过几周到几个月。因此，需要改进系统和方法，以确保遵守适用的海关法规，同时也减少与国际运输和海关检查相关联的高度变化性。
附图说明
参看附图来描述具体实施方式。在图中，附图标记的最左边的数字表示附图标记第一次出现的图。不同的图中使用相同的附图标记指示类似或相同的部件或特征。
图1是根据实现方式的示出示例性数字监管链过程的流程图。
图2是根据实现方式的示例性集装箱准备系统的示意图。
图3是根据实现方式的示例性产品识别系统的示意图。
图4是根据实现方式的示例性数字集装箱模型产生系统的示意图。
图5是根据实现方式的示例性运送路线的示意图。
图6是根据实现方式的示出示例性集装箱准备过程的流程图。
图7是根据实现方式的示出示例性数字集装箱模型产生过程的流程图。
图8是根据实现方式的示出示例性数字集装箱模型审查过程的流程图。
图9是根据实现方式的示出示例性集装箱检查过程的流程图。
图10是根据实现方式的示出数字监管链控制器的各种部件的框图。
虽然在本文中通过示例来描述实现方式，但是本领域技术人员将认识到，实现方式并不限于所描述的示例或附图。应理解附图和对其的详细描述并非意图将实现方式限于所公开的特定形式，而是相反地，其意图在于涵盖落入由所附权利要求所界定的精神和范围内的所有修改、等同物以及替代方案。本文中使用的标题仅用于组织目的，并且并不意图用于限制说明书或权利要求的范围。如贯穿本申请所使用的，词语“可以”是以允许意义（即，意味着有可能）而不是强制意义（即，意味着必须）使用的。类似地，词语“包含”（include/including/includes）意味着包含但不限于。
具体实施方式
本文描述了建立和维护产品的数字监管链的系统和方法，所述监管链从装载开始，在整个装运过程中持续，并在到达目的地时结束。产品可以包括任何类型的产品、物品或物体，并且可以合并在托盘、箱子、捆或其他组中。另外，产品可以装载到集装箱中，例如联运货物或运输集装箱，并通过空运、海运和/或陆运进行国际运输。
数字监管链可以通过首先验证集装箱的尺寸和内容物来建立。例如，可以通过各种装置扫描集装箱，以确保尺寸与预期尺寸匹配，并验证集装箱是空的。另外，包含各种传感器的集装箱监测装置可以粘贴在集装箱内，例如，集装箱的开口附近。然后，可以使用各种装置来识别要装载到集装箱中的产品。产品的识别可以包含与内容物、尺寸、重量和其他信息相关的信息。
当所识别的产品被装载到被验证的空集装箱中时，可以使用各种装置来捕获装载过程的视频和/或图像。装载过程的视频和/或图像可以捕获产品被装载到集装箱中时的图像、产品在集装箱内的位置、执行装载的代理或机器以及装载过程的其他方面。然后，可以产生数字集装箱模型，其包含装载过程的视频和/或图像，以及与验证的空集装箱、识别的产品、识别的代理或机器相关的信息，以及与集装箱、产品、代理、机器和/或装载过程相关的其他方面。在封闭和密封集装箱用于运输之前，可以激活集装箱监测装置。
当装载和密封的集装箱在到接收方的运输途中时，可以将数字集装箱模型发送到接收方，例如海关当局或其他实体。因此，接收方可以在集装箱到达之前接收和分析数字集装箱模型，以便识别可能需要在到达时检查的任何异常，例如模型异常。此外，在到接收方的运输途中时，集装箱监测装置可以持续和/或定期地监测集装箱内部的任何意外事件，例如集装箱的意外运动、环境变化和/或破裂。
当集装箱到达与接收方相关联的位置时，接收方可以接收并分析来自集装箱监测装置的数据，以便识别在运输期间是否发生任何异常，例如运输异常。至少部分地基于根据数字集装箱模型的分析而识别的任何模型异常，并且至少部分地基于根据来自集装箱监测装置的数据的分析而识别的任何运输异常，接收方可以要求检查集装箱中的一部分产品，和/或可以基于此类分析批准集装箱中的全部或一部分产品。
因此，数字集装箱模型和集装箱监测装置可以建立和维护装载到集装箱中的产品的数字监管链，所述监管链足以满足适用的法规。另外，与向接收方装运集装箱并行由接收方审查数字集装箱模型的可用性可以减少与到达时所需的任何检查相关联的时间延迟。此外，包含在数字集装箱模型和集装箱监测装置中的信息和数据可以更精确地识别需要检查的潜在异常，从而进一步减少与检查相关联的时间延迟。此外，与数字集装箱模型相关联的任何异常或来自集装箱监测装置的数据可以被提供给其他实体，例如集装箱的发送方，以进一步改进装载和运输过程，从而进一步减少识别出的异常的数目和相关联的时间延迟。
图1是根据实现方式的示出示例性数字监管链过程100的流程图。
过程100可以从准备用于装载和运输的集装箱开始，如在102。例如，可以使用各种装置来扫描集装箱的内部和/或外部以确定尺寸。另外，可以使用各种装置扫描集装箱的内部以验证它是空的。此外，还可以确定集装箱的重量。结果，可以验证集装箱是空的，并且具有根据预期规格的尺寸和重量。此外，一旦集装箱被验证，集装箱监测装置可以粘贴在集装箱内，例如，邻近集装箱的开口，如在104。至少关于图2和图6来描述与准备集装箱和在集装箱内附接集装箱监测装置相关的额外细节。
过程100可以通过识别用于装载的产品而继续，如在106。产品可以包括任何类型的产品、物品或物体，并且可以合并在托盘、箱子、捆或其他组中。例如，可以使用包含各种装置的感测隧道来扫描和/或识别产品。可以扫描或识别条形码、其他识别符、射频（RFID）标签或装置、电子装置的数字签名和/或产品的内容物。另外，可以扫描或识别产品的尺寸、体积和/或重量。此外，还可以捕获产品的视频和/或图像。至少关于图3和图7来描述与识别产品相关的额外细节。
过程100然后可以继续进行到将产品装载到集装箱中，如在108。例如，装载可以通过代理（例如，人类同事）和/或通过机器（例如，机器人装置、机械臂、起重机架、叉车、起重机、托盘升降机、推车或其他）来执行。在产品装载到集装箱中的期间，可以使用各种装置来捕获一个或多个视频和/或图像。可以在视频和/或图像内捕获与产品相关联的信息、产品位置和/或与代理和/或机器相关联的信息。此外，在完成装载后，可以激活集装箱监测装置，并且集装箱可以封闭和/或密封。然后，过程100可以通过产生数字集装箱模型而继续，如在110。数字集装箱模型可以包含在集装箱装载期间捕获的视频和/或图像、以及与所识别产品、所识别代理、所识别机器和/或装载过程的其他方面相关的信息。至少关于图4和图7来描述与装载产品和产生数字集装箱模型相关的额外细节。
过程100可以通过运输集装箱到接收方而继续，如在112。接收方可以是海关当局、接收实体、供应商、经销商、零售商、发送实体的子公司或对应方、或任何其他实体。例如，可以使用各种运送方法来运输集装箱，包含空运、海运或陆运、及其组合。在运输期间，过程100还可以发送或以其他方式提供数字集装箱模型到接收方用于审查和/或分析，如在114。例如，接收方可以在集装箱到达与接收方相关联的位置之前分析数字集装箱模型，以便识别与可能需要检查的产品相关联的任何异常，例如模型异常。至少关于图5、图7和图8来描述与运输集装箱和分析数字集装箱模型相关的额外细节。
在集装箱到达与接收方相关联的位置后，过程然后可以将来自集装箱监测装置的数据提供给接收方用于审查和/或分析，如在116。例如，接收方可以分析来自集装箱监测装置的数据以识别与可能需要检查的产品相关联的任何异常，例如运输异常。集装箱监测装置可以使用各种传感器来监测运输期间的集装箱的任何意外事件，所述意外事件可以包含运输期间的运动、集装箱内的运动、集装箱内的环境变化和/或集装箱的破裂或打开。然后，如在118，至少部分地基于数字集装箱模型的分析和来自集装箱监测装置的数据，集装箱内的所有或部分产品可以经受检查，和/或集装箱内的所有或部分产品可以被批准和/或放行，例如，通过海关清关而无需额外检查。至少关于图8和图9来描述与分析来自集装箱监测装置的数据和检查或批准集装箱内的产品相关的额外细节。
图2是根据实现方式的示例性集装箱准备系统200的示意图。
如图2中所示，可以使用各种装置212来扫描、识别或以其他方式验证集装箱210。例如，集装箱210可以是联运货物或运输集装箱或任何其他可以装载产品的集装箱。另外，集装箱210可以具有至少一个开口，通过所述开口可以装载和卸载产品。
各种装置212可以包含激光测距仪、激光传感器、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器、热传感器和/或射频识别符（RFID）读取器。例如，各种装置212可以扫描、感测和/或捕获集装箱的外部和/或内部的一个或多个部分的图像。基于由各种装置212捕获的数据，可以确定集装箱的身份，例如特定集装箱的序列号、条形码或其他识别符。另外，还可以确定集装箱的尺寸、大小和/或体积，例如外部尺寸、内部尺寸、可用体积或其他尺寸方面。此外，检测到的尺寸、大小和/或体积可以与集装箱的预期尺寸、大小和/或体积比较，以确定是否对集装箱进行了任何修改。此外，还可以在集装箱的外部或内部识别集装箱上或集装箱内存在的任何产品、物品或其他物体。尽管图2将三个装置212-1、212-2、212-3展示为集装箱准备系统200的部分，但装置的任何其他数目、组合和/或布置是可能的，诸如在内部的一个或多个装置212、与每一外部表面相关联的一个或多个装置212、例如附接到执行扫描的代理或机器的一个或多个移动装置212、或其他组合和布置。
此外，集装箱准备系统200还可以包含重量传感器214。例如，集装箱可以放置在重量传感器或秤214上，所述重量传感器或秤可以确定集装箱的重量。此外，所检测的重量可以与预期重量进行比较，以确定是否对集装箱进行了任何修改，和/或检测在集装箱外部或内部不可见或检测不到的任何物体的存在。尽管图2展示其上放置集装箱210的重量传感器214，但是其他类型或布置的重量传感器也是可能的，诸如其上放置集装箱的多个重量传感器或重量传感器阵列、悬挂集装箱的重量传感器或秤、或其他布置。
至少部分地基于由各种装置212和重量传感器214捕获的数据，集装箱210可以被验证为具有预期的尺寸、大小、体积和/或重量，并且还可以被验证为是空的。
此外，可以将集装箱监测装置220放置在所识别和验证的集装箱210内。例如，集装箱监测装置220可以附接在集装箱210的开口附近，例如集装箱210的顶部或侧壁上。另外，集装箱监测装置220可以通过各种方法附接，诸如紧固件、粘合剂、磁体、吸力或其他方法。此外，集装箱监测装置220在集装箱210内的附接或粘贴可以是永久的或可移除的。此外，可以在封闭和/或密封集装箱210以便运输之前的任何时间将集装箱监测装置220放置在所识别和验证的集装箱210内。
集装箱监测装置220可以包含处理器、本地存储器存储装置、电源、短程通信装置、光源和/或至少一个传感器。例如，至少一个传感器可以包含加速度计、陀螺仪、运动传感器、接近度传感器、温度传感器、压力传感器、湿度传感器、高度计、位置传感器、光传感器和/或成像传感器。另外，电源可以包含电池或其他便携式电源。此外，短程通信装置可以包含发射器、接收器、和/或收发器，可以例如经由蓝牙、Wi-Fi、LAN、其他短程无线通信或直接有线通信与短程的其他计算装置通信。例如，短程无线通信可以具有一个范围，其限于集装箱的内部、集装箱开口的几英尺或几米内、和/或集装箱监测装置220的几英尺或几米内。
在一些实施方案中，一个或多个传感器可以在运输期间持续和/或定期地收集数据，以创建包含全部或大致全部运输时段的数字记录。另外，可以包含在集装箱监测装置220中的各种传感器可以检测集装箱整体的运动或加速度、集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动、集装箱内的光或光的变化、集装箱内的环境变化（诸如温度、压力和/或湿度）、和/或与集装箱相关联的或集装箱内部的其他变化或意外事件。此外，一个或多个传感器可以充当一个或多个其他传感器的触发器。例如，运动或接近度传感器可以触发成像传感器和光源以捕获集装箱内的视频和/或图像达限定时间段。同样地，温度、压力或湿度传感器也可以触发成像传感器和光源以捕获集装箱内的视频和/或图像达限定时间段。限定的时间段可以是三十秒、一分钟、几分钟或更长时间。
处理器可以控制各种传感器、光源、电源和/或短程通信装置的操作。另外，处理器可以处理各种传感器所检测和/或捕获的一部分数据，以及将所有数据（无论是否经过处理）存储在本地存储器存储装置内。此外，所检测和/或捕获的数据可以与相关联时间戳一起存储，以便于数据的审查和/或分析。例如，在一些实施方案中，处理器可以处理一部分数据，并应用标志或以其他方式指示数据内的一个或多个变化或意外事件以供分析。
尽管本文描述的示例性实施方案包括集装箱监测装置，所述集装箱监测装置包含至少一个传感器以监测运送过程和/或装载过程的一个或多个方面，但是运送过程和/或装载过程可以由不同于本文描述的示例性实施方案的各种系统和方法来监测。例如，可以通过其他方法物理固定和/或密封集装箱，诸如锁、包裹、密封或其他物理安全系统和方法。另外，可以通过其他方法监测集装箱，诸如外部安全摄像机、安全人员或其他监测系统和方法。因此，本文描述的示例性实施方案描述了用以建立和/或维护产品的数字监管链的系统和方法的特定技术实现方式。
图3是根据实现方式的示例性产品识别系统300的示意图。
如图3中所示，感测隧道330可以包含各种装置332以扫描和/或识别要装载到所识别和验证的集装箱210中的一个或多个产品340。产品340可以包括任何类型的产品、物品或物体，并且可以合并在各种形状、大小和重量的托盘、箱子、捆或其他组中。另外，产品340可以沿着输送机335行进穿过感测隧道330。尽管图3展示沿着输送机335被运送的三个产品340-1、340-2、340-3，但通过各种方法（诸如手动放置在感测隧道内、使用叉车或其他升降式装卸车运送或其他方法）运送的产品340的任何其他数目、组合和/或布置是可能的。
感测隧道330可以包含各种装置332，诸如条形码扫描仪、成像传感器、X射线传感器、RFID读取器、数字签名传感器、热传感器或重量传感器。例如，各种装置332可以扫描、感测和/或捕获条形码、其他识别符、射频（RFID）标签或装置、电子装置的数字签名和/或产品内容物的图像。基于各种装置332所捕获的数据，可以确定产品的身份。另外，还可以确定产品的尺寸、大小、体积和/或重量，例如外部尺寸、体积或其他尺寸方面。此外，产品的所检测数据可以与产品的预期数据进行比较，以确定是否有任何产品被误识别、假冒或以其他方式不一致。此外，还可以捕获产品的视频和/或图像，和/或可以基于所感测或检测的数据来产生产品的二维或三维模型。另外，产品的二维或三维模型还可以并入有各种装置332中的任一者所感测或检测的数据，诸如与包装、箱子或盒子内的产品的内容物、位置、定向、部件或其他信息相关的X射线数据，并且产品的二维或三维模型可以用于本文描述的各种过程中的任一者中以验证装载到集装箱中的产品在它们的尺寸、重量和/或内容物方面与预期数据匹配。尽管图3展示了九个装置332-1、332-2、332-3、332-4、332-5、332-6、332-7、332-8、332-9作为感测隧道330的一部分，但是装置的任何其他数目、组合和/或布置是可能的，诸如附接到感测塔或柱或多个塔或柱的一个或多个装置332、位于产品下方或其他定向的一个或多个装置332、或其他组合和布置。
图4是根据实现方式的示例性数字集装箱模型产生系统400的示意图。
如图4中所示，在识别和验证集装箱210之后，并且在识别要装载到集装箱中的产品期间和/或之后，可以将所识别产品440装载到集装箱210中，同时一个或多个成像装置442捕获装载的视频和/或图像。例如，成像装置442可以包含静止图像捕获装置和/或视频捕获装置，并且成像装置442可以在任何波长或频率的光内操作，例如红外光、可见光、紫外光或其他。尽管图4展示通过集装箱210的开口捕获视频和/或图像的三个成像装置442-1、442-2、442-3，但成像装置的任何其他数目、组合和/或布置是可能的，诸如位于集装箱内部的一个或多个成像装置442、位于集装箱开口附近的一个或多个成像装置442、例如附接到执行装载的代理或机器的一个或多个移动成像装置442、或其他组合和布置。另外，尽管图4展示装载到集装箱210中的七个产品440-1、440-2、440-3、440-4、440-5、440-6、440-7（例如，产品箱子），但是产品的任何其他数目、组合和/或布置是可能的，诸如定向或放置在集装箱内的不同位置的不同大小或形状的产品、或其他组合或布置。
成像装置442所捕获的视频和/或图像可以包含在装载产品时的所有或部分产品，例如箱子、托盘、盒子或其他组。另外，视频和/或图像可以包含产品装载在集装箱210内之后的定位或位置。此外，视频和/或图像可以包含执行装载的所有或部分的代理（例如，人类同事）和/或机器（例如机器人装置、机械臂、起重机架、叉车、起重机、托盘升降机、推车或其他），使得还可以识别代理和/或机器。此外，视频和/或图像可以包含代理和/或机器在装载产品时执行的运动和动作。
至少部分地基于装载期间的所捕获视频和/或图像、以及与所识别产品、所识别代理、所识别机器和/或装载过程的其他方面相关联的信息，可以产生数字集装箱模型。如本文所描述，数字集装箱模型可以包含装载期间的所有所捕获视频和/或图像。另外，数字集装箱模型可以使关于产品、代理和/或机器的信息与其中存在此类产品、代理和/或机器的视频和/或图像的对应部分相关联。例如，关于产品的信息可以包含集装箱内的装载产品的条形码、识别符、RFID信息、数字签名、内容物、尺寸信息、重量和/或定位或位置。关于代理和/或机器的信息可以包含识别符、能力和/或其他属性。
结果，数字集装箱模型可以肯定地识别装载产品的方面、装载产品的定位或位置、关于装载产品执行装载的代理或机器、以及装载过程的各种其他方面，诸如装载时间、装载顺序、装载方法、装载期间的运动或动作等。
在完成集装箱210的装载后，可以激活集装箱监测装置220，并且集装箱210可以封闭和/或密封。从那以后，集装箱监测装置220可以使用各种传感器持续和/或定期地感测或检测与集装箱相关联或集装箱内部的数据，并将此类数据存储在本地存储器存储装置内。另外，集装箱监测装置220还可以响应于一个或多个触发使用各种传感器来感测、检测或捕获数据，诸如集装箱整体的运动或加速度、集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动、集装箱内的光或光的变化、集装箱内的环境变化（诸如温度、压力和/或湿度）、和/或与集装箱相关联的或集装箱内部的其他变化或意外事件。
图5是根据实现方式的示例性运送路线500的示意图。
如图5中所示，其中装载产品的封闭密封集装箱可以从点502经由点504和506运输或运送到点508。点502可以是集装箱发送方的位置，例如供应商、制造商、经销商、批发商、零售商、发送实体或任何其他实体。例如，集装箱可以在点502装载产品并封闭和/或密封，并且然后通过卡车、铁路、公共汽车或其他陆运方法运送到点504。在运输期间，点502和504之间的路径可以与特定的时间、持续时间、运动、加速度、海拔、停靠、转弯、天气、温度、压力、湿度或运送方法和路径的其他方面相关联。例如，点502和504之间的陆运可以与道路上的特定运动、加速度、停靠和转弯、取决于道路路径的特定海拔变化、取决于道路路径的特定天气和/或温度、和/或此类陆运的特定时间和持续时间相关联。
点504可以是转运点，在所述转运点处，集装箱被转运到不同的运送方法，例如空运或海运，以运输到点506。在运输期间，点504和506之间的路径也可以与特定的时间、持续时间、运动、加速度、海拔、停靠、转弯、天气、温度、压力、湿度或运送方法和路径的其他方面相关联。例如，点504和506之间的空运可以与起飞和降落期间的特定加速度、特定高度变化、取决于空运路径的特定温度和/或压力、和/或此类空运的特定时间和持续时间相关联。同样地，点504和506之间的海运可以与水路上的特定运动、加速度、停靠和转弯、取决于水路路径的特定天气和/或温度、和/或此类海运的特定时间和持续时间相关联。
点506可以是另一转运点，在所述转运点处，集装箱被转运到另一不同的运送方法，例如陆运，以运输到点508。在运输期间，点506和508之间的路径也可以与特定的时间、持续时间、运动、加速度、海拔、停靠、转弯、天气、温度、压力、湿度或运送方法和路径的其他方面相关联。例如，点506和508之间的陆运可以与道路上的特定运动、加速度、停靠和转弯、取决于道路路径的特定海拔变化、取决于道路路径的特定天气和/或温度、和/或此类陆运的特定时间和持续时间相关联。
点508可以是与集装箱接收方相关联的位置，例如海关当局、接收实体、供应商、制造商、经销商、批发商、零售商、发送实体的子公司或对应方、或任何其他实体。例如，点508可以是装载到集装箱中的产品的目的地位置。在集装箱到达与接收方相关联的位置后，并且至少部分地基于数字集装箱模型的分析和来自与集装箱相关联的集装箱监测装置的数据，接收方可以批准来自集装箱的一个或多个产品放行而无需进一步检查，和/或接收方可能需要检查来自集装箱的一个或多个产品。至少关于图8和图9来描述与分析数字集装箱模型、分析来自集装箱监测装置的数据以及检查或批准集装箱内的产品相关的额外细节。
至少部分地基于来自集装箱监测装置的数据，可以识别出一个或多个运输异常，所述运输异常可以包含运送过程的任何异常，它们可能导致需要、要求或希望执行关于装载在集装箱中的一个或多个产品的检查。另外，可以适用于特定集装箱的运输异常可以通过关于将产品运输到特定目的地或位置的适用规则或法规来通知，例如特定位置的海关规则。
可以在来自集装箱监测装置的数据中识别的运输异常可能涉及集装箱整体的运动或加速度、集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动、集装箱内的光或光的变化、集装箱内的环境变化（诸如温度、压力和/或湿度）、和/或与集装箱相关联的或集装箱内部的其他变化或意外事件。
例如，一些运输异常可能涉及集装箱整体的运动或加速度。就此而言，如果特定的运动、加速度、停靠、转弯、海拔变化、时间、持续时间或其他方面与可以基于运送路径或方法所预期的那些和/或与集装箱整体的运动或加速度相关的其他方面不同，则可以识别运输异常。
另外，一些运输异常可能涉及集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动。就此而言，如果在集装箱内检测到人或物体或者人或物体在集装箱内移动与可以基于集装箱的预期内容物所预期的那些和/或与集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动相关的其他方面不同，则可以识别运输异常。
此外，一些运输异常可能涉及集装箱内的光、光变化或其他环境变化。就此而言，可以在以下情况下识别运输异常：在集装箱内检测到的光与可以基于运送路径或方法所预期的集装箱内的光不同；在集装箱内检测到的温度与可以基于运送路径或方法所预期的集装箱内的温度不同或者可能指示集装箱的缺口或开口；在集装箱内检测到的压力与可以基于运送路径或方法所预期的集装箱内的压力不同或者可能指示集装箱的缺口或开口；在集装箱内检测到的湿度与可以基于运送路径或方法所预期的集装箱内的湿度不同或者可能指示集装箱的破裂或打开；和/或基于运送路径或方法的关于集装箱内的光、光变化或其他环境变化的其他方面。
在一些实施方案中，可以开发和/或训练计算机视觉算法和/或机器学习算法（诸如贝叶斯网络或模型或其他机器学习算法）以识别来自集装箱监测装置的数据内的运输异常。例如，可以将至少部分地基于运送路径或方法的与集装箱整体的预期运动或加速度、集装箱内的产品、人或其他物体的预期存在或运动、集装箱内的预期光或光变化、集装箱内的预期环境变化（诸如温度、压力和/或湿度）、和/或与集装箱相关联或者集装箱内部的其他预期变化或事件相关联的数据，以及至少部分地基于运送路径或方法的与各种运输异常相关联的数据作为输入提供给计算机视觉算法和/或机器学习算法，以训练所述算法自动地识别运输异常。另外，当获得与预期变化或事件相关的额外数据以及与来自集装箱监测装置的数据中识别的运输异常相关的额外数据时，可以将额外数据提供作为额外输入，以进一步训练和完善算法。使用此类计算机视觉算法和/或机器学习算法来识别运输异常可以进一步加快本文描述的系统和方法，以减少延迟和最小化关于运输和检查的变化。
尽管图5展示包含经由特定的运送方法和路径横穿的四个点502、504、506、508的特定运送路线，但任何其他数目、组合和/或布置的点、转运点、运送方法和/或运送路径是可能的，诸如经由点502和504之间或点506和508之间的河道的水运、点502和504之间或点506和508之间的空运、直接在点502和508或任何其他点之间的空运、或其他组合和布置。
图6是根据实现方式的示出示例性集装箱准备过程600的流程图。
过程600可以通过扫描集装箱的内部和/或外部而开始，如在602。例如，扫描可以用各种装置执行，诸如激光测距仪、激光传感器、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器和/或射频识别符（RFID）读取器。然后，过程600可以通过对集装箱称重而继续，如在604。例如，称重可以用重量传感器或秤来执行。至少部分地基于各种装置所扫描或检测的数据，集装箱可以被验证为匹配集装箱的预期规格。另外，集装箱还可以至少部分地基于来自各种装置的所扫描或检测数据而被验证为空的。
过程600然后可以继续进行以确定集装箱是否被验证为空的，如在606。如果集装箱尚未被验证为空的，则过程600可以继续手动检查集装箱，如在608。例如，如本文所述，一个或多个代理可以使用各种装置手动检查集装箱的一个或多个部分，以确定不满足集装箱的预期规格的任何部分，或者识别集装箱上或集装箱内存在的任何物体。另外，可以从集装箱上或集装箱内移除任何物体。然后，过程600可以返回扫描和称重集装箱，如在602和604，以再次尝试将集装箱验证为匹配预期规格并验证为空的。可替代地，除了手动检查之外，还可以采取其他纠正措施来识别不满足预期规格的集装箱部分，或者识别可能存在于集装箱上或集装箱内的物体。
如果在606处集装箱被验证为空的，则过程600可以继续进行以附接或粘贴集装箱监测装置，如在610。例如，可以通过各种方法（包含紧固件、粘合剂、磁体、吸力或其他方法）将集装箱监测装置放置在集装箱的开口附近，例如集装箱的顶部或侧壁上。然后，过程600可以确定产品是否准备好装载到经验证的集装箱中，如在612。如果否，则过程600可以等待直到产品准备好装载为止。如果产品准备好装载到集装箱中，则过程600可以继续进行到数字集装箱模型产生过程，如在614，所述数字集装箱模型产生过程在本文至少关于图7来描述。
图7是根据实现方式的示出示例性数字集装箱模型产生过程700的流程图。
过程700可以通过使用成像装置捕获集装箱装载过程的视频和/或图像而开始，如在702。例如，可以将一个或多个成像装置放置在集装箱内部、集装箱外部的相应位置，或者任何其他位置。可替代地，一个或多个成像装置可以是耦合到执行装载的代理和/或机器、或与装载过程相关联的任何其他部件的移动成像装置。此类成像装置所捕获的视频和/或图像可以包含与产品、代理、机器和/或装载过程的各个方面相关的信息。
过程700然后可以通过扫描和识别用于装载的产品而继续，如在704。例如，可以使用感测隧道或其他结构（诸如感测塔、柱、表面、区、体积或其他区域）来扫描和检测产品，所述感测隧道或其他结构包含用以感测和检测产品的各方面的各种装置。可以感测和检测产品的身份、内容物、尺寸、重量和/或其他方面。另外，过程700可以包含识别执行装载过程的一个或多个部分的代理和/或机器，如在706。例如，除了身份之外，还可以感测和检测代理和/或机器的各种动作、运动和/或其他方面。
在示例性实施方案中，装载过程、产品、代理、机器和/或集装箱的成像装置所捕获的视频和/或图像还可以包含数字签名，以便验证视频和/或图像没有被更改或以其他方式修改。例如，对于图像和/或部分视频流中的每一者，图像或部分视频流可以经由算法来处理，例如校验和算法或可以利用公钥和私钥的其他算法，所述算法创建与特定图像或部分视频流相关联的数字签名。数字签名可以对应于与特定图像或部分视频流相关联的唯一识别符。然后，数字签名可以经存储和/或传输以供稍后验证视频和/或图像是否已被更改。例如，视频和/或图像的接收方可以使用相同或类似的算法来处理图像和/或部分视频流中的每一者，并且可以将所得数字签名与最初存储的视频和/或图像的数字签名进行比较，以验证在发送实体捕获视频和/或图像与接收实体接收视频和/或图像之间没有发生篡改或修改。
然后，过程700可以继续进行以至少部分地基于所捕获的视频和/或图像、扫描和识别的产品以及识别的代理和/或机器来产生数字集装箱模型，如在708。例如，作为数字集装箱模型的部分，关于产品的信息可以与表示此类产品的装载过程的视频和/或图像的相应部分相关联。另外，作为数字集装箱模型的部分，与代理和/或机器相关联的信息还可以与表示此类代理或机器所执行的装载过程的视频和/或图像的相应部分相关联。此外，装载在集装箱内的产品的定位或位置还可以形成数字集装箱模型的部分。此外，装载过程的部分的时间或持续时间、装载过程的部分的顺序、与装载过程的部分相关联的装载方法和/或装载过程的部分的其他方面还可以形成数字集装箱模型的部分。
过程700然后可以通过确定集装箱装载过程是否完成来继续，如在710。如果否，则过程700可以返回到在702处捕获集装箱装载过程的视频和/或图像，以及在704和706处识别额外产品和/或同事。
如果在710确定集装箱装载过程完成，则过程700可以继续进行以执行数字集装箱模型的内部审查以识别模型异常，如在712。例如，正准备运送集装箱的发送实体可以在继续封闭、密封和/或运输集装箱之前对数字集装箱模型执行内部审查。模型异常可以包含集装箱装载过程的任何异常，它们可能导致需要、要求或希望执行关于装载在集装箱中的一个或多个产品的检查。另外，可以适用于特定集装箱的模型异常可以通过关于将产品运输到特定目的地或位置的适用规则或法规来通知，例如特定位置的海关规则。
此外，内部审查还可以包含将打算装载到集装箱中的产品的运输清单或其他列表与在数字集装箱模型中识别为已经装载到集装箱中的产品进行比较。例如，如果运输清单指示100个单位的特定产品打算装载到集装箱中，但是对数字集装箱模型的自动和/或手动审查识别出只有99个单位的特定产品已经装载到集装箱中，则在内部审查期间可以识别和校正此类差异或不一致性。
作为内部审查的部分，发送实体可以确定是否识别到任何模型异常，如在714，并且如果是，则发送实体可以识别和/或执行一个或多个纠正措施，如在716。例如，发送实体可以捕获意图补救模型异常的额外视频和/或图像。可选地或另外地，发送实体可以移除可能与模型异常相关联的一个或多个产品。此外，纠正措施可以导致对未来装运的集装箱装载过程的修改，而不对当前装运做出任何改变。其他纠正措施也是可能的，诸如从集装箱中移除所有产品，将产品重新装载到集装箱中，以及重产生数字集装箱模型等。
此外，尽管图7包含在完成集装箱装载过程之后的数字集装箱模型的内部审查，但是内部审查可以根本不执行，或者内部审查可以在装载过程期间持续或定期地执行，使得可以在装载过程期间识别任何潜在的模型异常的情况下更及时地识别和/或执行纠正措施。
可以在数字集装箱模型中识别的模型异常可能涉及产品、代理、机器或装载过程的任何其他方面。例如，一些模型异常可能涉及装载到集装箱中的产品的肯定识别。就此而言，可以在以下情况下识别模型异常：与产品相关联的识别信息不完整；与产品相关联的识别信息与产品据称被装载期间的视频和/或图像的相应部分不匹配；与产品相关联的尺寸信息与产品据称被装载期间的视频和/或图像的相应部分不匹配；与产品相关联的数字签名与产品据称被装载期间的视频和/或图像的相应部分不匹配；额外的或未识别的产品被装载到集装箱中；和/或与装载到集装箱中的产品的肯定识别相关的其他方面。
另外，一些模型异常可能涉及执行集装箱的装载的代理或机器的肯定识别。就此而言，可以在以下情况下识别模型异常：与代理或机器相关联的识别信息不完整；与代理或机器相关联的识别信息与代理或机器据称在执行装载期间的视频和/或图像的相应部分不匹配；额外或未识别的代理或机器执行装载到集装箱中；和/或与执行集装箱装载的代理或机器的肯定识别相关的其他方面。
此外，一些模型异常可能涉及集装箱的装载过程的部分的肯定识别。就此而言，可以在以下情况下识别模型异常：扫描和/或识别的产品的装载过程缺失；产品的装载过程的一部分模糊或不可见；装载过程的额外或未识别部分存在；和/或与集装箱的装载过程的部分的肯定识别相关的其他方面。
此外，一些模型异常可能涉及集装箱的装载过程的部分的变化或不一致性。就此而言，可以在以下情况下识别模型异常：装载过程的一部分比预期花费更长时间量或更短时间量；装载过程的一部分由不同于预期的代理或机器执行；装载过程的一部分由不同于预期的方法执行；装载过程的一部分包含产品的意外运动或动作；装载过程的一部分包含代理或机器的意外运动或动作；和/或与集装箱的装载过程的各部分的变化或不一致性相关的其他方面。
在一些实施方案中，可以开发和/或训练计算机视觉算法和/或机器学习算法（诸如贝叶斯网络或模型或其他机器学习算法）以识别数字集装箱模型内的模型异常。例如，可以将与预期产品、产品定位、代理、机器、装载时间、装载顺序、装载期间的运动或动作或装载过程的任何其他方面相关联的数据，以及与各种模型异常相关联的数据作为输入提供给计算机视觉算法和/或机器学习算法，以训练所述算法自动地识别模型异常。另外，当获得与装载过程的预期方面相关的额外数据以及与数字集装箱模型中识别的模型异常相关的额外数据时，可以将额外数据提供作为额外输入，以进一步训练和完善算法。使用此类计算机视觉算法和/或机器学习算法来识别模型异常可以进一步加快本文描述的系统和方法，以减少延迟和最小化关于运输和检查的变化。
继续图7的过程700，如果在714未识别到模型异常，或在716识别和/或执行纠正措施之后，过程700可以通过启动集装箱监测装置而继续，如在718。例如，集装箱监测装置可以在运输期间使用各种传感器持续或定期地检测或感测与集装箱相关联的或集装箱内部的方面。另外，集装箱监测装置可以响应于一个或多个触发器使用各种传感器来检测或感测与集装箱相关联的或集装箱内部的方面，诸如集装箱整体的运动或加速度、集装箱内的产品、人或其他物体的存在或运动、集装箱内的光或光的变化、集装箱内的环境变化（诸如温度、压力和/或湿度）、和/或与集装箱相关联的或集装箱内部的其他变化或意外事件。
在其他示例性实施方案中，集装箱监测装置可以在产品装载到集装箱中之前或期间启动，使得集装箱监测装置的各种传感器还可以检测和感测与产品、同事、机器和/或装载过程的其他方面相关联的数据。例如，除了验证装载过程本身的方面之外，与由集装箱监测装置监测的装载过程相关联的数据随后可以与包含在数字集装箱模型中的数据进行比较，作为对数字集装箱模型没有发生篡改的进一步验证和证实。
过程700然后可以继续进行到封闭和/或密封容器，如在720，并且开始装运集装箱，如在722。可以通过各种方法和路径来运送集装箱，例如，通过空运、海运或陆运以及其各种组合。
然后，过程700可以将数字集装箱模型发送到接收方，如在724。例如，在产生数字集装箱模型之后，以及在装运集装箱之前或期间，发送实体可以发送或以其他方式将数字集装箱模型提供给接收方。另外，各种其他文件（例如，海关清关表格和文件）可以作为数字集装箱模型的一部分包含在内，或者与数字集装箱模型一起提供。通过在从发送实体到接收方的集装箱运送的至少一部分期间提供数字集装箱模型，可以至少部分地与这种运送并行地执行数字集装箱模型的审查和/或分析，从而减少延迟并最小化关于运输和检查的变化。过程700然后可以结束，如在726。
图8是根据实现方式的示出示例性数字集装箱模型审查过程800的流程图。
过程800可以通过由接收方从发送实体接收数字集装箱模型而开始，如在802。如本文所描述，在集装箱到达与接收方相关联的位置之前，数字集装箱模型可以由接收方接收或以其他方式由接收方访问，例如，由将集装箱及其产品放行给接收方的海关当局接收或访问。过程800可以通过审查和/或分析数字集装箱模型以识别任何模型异常而继续，如在804。如本文所描述，模型异常可能涉及产品、代理、机器或装载过程的任何其他方面。此外，如本文还描述，可以开发和/或训练计算机视觉算法和/或机器学习算法以识别数字集装箱模型内的模型异常。
过程800然后可以继续进行以确定是否已识别任何模型异常，如在806。如果在806未识别到模型异常，则过程800可以通过预批准集装箱内的所有产品而继续进行，如在808。此类预批准可以允许将集装箱内的所有产品放行，例如由海关当局放行给既定或最终的接收方，而无需对产品进行额外的检查。
然而，如果在806处识别到一个或多个模型异常，则过程800可以继续进行，识别与模型异常相关联的产品，如在810，识别与模型异常相关联的产品位置，如在812，以及基于模型异常在识别的位置标记或以其他方式指示识别的产品用于检查，如在814。例如，可以基于数字集装箱模型的视频和/或图像来识别产品及其位置。另外，还可以识别与模型异常相关联的数字集装箱模型的视频和/或图像的部分。
在使用计算机视觉算法和/或机器学习算法来识别模型异常的实施方案中，可以将视频和/或图像的部分以及与模型异常相关联的其他信息提供给人类检查员以进一步分析并确认或拒绝自动识别的模型异常。通过要求人类检查员仅分析特定部分，而不是依赖于人类检查员分析所有部分，此类组合的自动和手动分析过程仍然可以减少延迟并且最小化关于运输和检查的变化。
继续图8的过程800，过程800可以通过预批准与模型异常无关联的集装箱中的剩余产品来继续，如在816。例如，通过识别与模型异常相关联的特定产品和位置，可以更精确地确定此类额外产品的额外检查，并且集装箱中的剩余产品可以被预批准放行而不需要额外的检查，从而减少延迟并最小化关于运输和检查的变化。
过程800然后可以继续进行以将关于所识别模型异常的反馈发送到发送实体，如在818。例如，反馈可以使得发送实体能够识别错误，并产生针对其装载过程、数字集装箱模型产生过程或本文描述的其他过程的纠正措施。此外，反馈可以提供额外数据（可以作为额外的输入来提供），以进一步训练和完善可以用于识别模型异常的计算机视觉算法和/或机器学习算法，从而进一步减少延迟并最小化关于运输和检查的变化。过程800然后可以结束，如在820。
图9是根据实现方式的示出示例性集装箱检查过程900的流程图。
过程900可以通过由接收方从发送实体接收集装箱而开始，如在902。如本文所描述，集装箱可以在与接收方相关联的位置被接收，例如由海关当局接收，所述海关当局将向接收方放行集装箱及其产品。过程900可以通过审查和/或分析来自集装箱监测装置的数据以识别任何运输异常而继续，如在904。如本文所描述，运输异常可能涉及集装箱的运动、集装箱内物体的存在或运动、集装箱内的光、光变化或环境变化、集装箱的破裂或打开、或与集装箱的运送相关的任何其他方面。此外，如本文还描述，可以开发和/或训练计算机视觉算法和/或机器学习算法以识别来自集装箱监测装置的数据内的运输异常。
过程900然后可以继续进行以确定是否已识别任何运输异常，如在906。如果在906未识别到运输异常，则过程900可以继续进行如至少部分地基于从数字集装箱模型中识别出的任何模型异常而确定的预批准和检查，如在908。基于任何所识别的模型异常的此类预批准和检查可以允许例如由海关当局放行预批准的产品和/或完成检查，减少集装箱到达与接收方相关联的位置后的延迟。
然而，如果在906处识别到一个或多个运输异常，则过程900可以继续进行，识别与运输异常相关联的产品，如在910，识别与运输异常相关联的产品位置，如在912，以及基于运输异常在识别的位置标记或以其他方式指示识别的产品用于检查，如在914。例如，可以基于数字集装箱模型的视频和/或图像和/或来自集装箱监测装置的数据来识别产品及其位置。另外，还可以识别与运输异常相关联的来自数字集装箱模型的视频和/或图像和/或来自集装箱监测装置的数据的部分。
在使用计算机视觉算法和/或机器学习算法来识别运输异常的实施方案中，可以将与运输异常相关联的来自集装箱监测装置的数据和其他信息的部分提供给人类检查员以进一步分析并确认或拒绝自动识别的运输异常。通过要求人类检查员仅分析特定部分，而不是依赖于人类检查员分析所有部分，此类组合的自动和手动分析过程仍然可以减少延迟并且最小化关于运输和检查的变化。
继续图9的过程900，过程900可以继续进行，至少部分地基于来自数字集装箱模型的所识别模型异常以及来自集装箱监测装置的数据的所识别运输异常来批准和检查产品，如在916。例如，通过识别与模型异常和运输异常相关联的特定产品和位置，可以更精确地确定此类额外产品的额外检查，并且集装箱中的剩余产品可以被批准放行而不需要额外的检查，从而减少延迟并最小化关于运输和检查的变化。
过程900然后可以继续进行以将关于所识别运输异常的反馈发送到发送实体，如在918。例如，反馈可以使得发送实体能够识别错误，并产生针对其装载过程、运送过程、集装箱监测装置过程、数字集装箱模型产生过程或本文描述的其他过程的纠正措施。此外，反馈可以提供额外数据（可以作为额外的输入来提供），以进一步训练和完善可以用于识别运输异常的计算机视觉算法和/或机器学习算法，从而进一步减少延迟并最小化关于运输和检查的变化。过程900然后可以结束，如在920。
图10是根据实现方式的示出数字监管链控制器1000的各种部件的框图。
在各种示例中，框图可以说明可以用于实现上述各种系统和过程的数字监管链控制器1000的一个或多个方面。在所说明实现方式中，数字监管链控制器1000包含一个或多个处理器1010A-1010N，经由输入/输出（I/O）接口1030耦合到非暂时性计算机可读存储介质1020。数字监管链控制器1000还可以包含传感器控制器1032、数字集装箱模型（DCM）产生模块1034、DCM分析模块1036和集装箱监测装置分析模块1038。数字监管链控制器1000还包含网络接口1040和一个或多个输入/输出装置1050。
在各种实现方式中，数字监管链控制器1000可以是包含一个处理器1010A的单处理器系统，或包含几个处理器1010A-1010N（例如，两个、四个、八个或另一合适的数目）的多处理器系统。处理器1010可以是能够执行指令的任何合适的处理器。例如，在各种实现方式中，处理器1010可以是实现多种指令集架构（ISA）中的任一者的通用或嵌入式处理器，诸如x86、PowerPC、SPARC或MIPS ISA或者任何其他合适的ISA。在多处理器系统中，每一处理器1010可以通常但不一定实现相同的ISA。
非暂时性计算机可读存储介质1020可以被配置成存储可执行指令、集装箱、产品、同事、DCM、集装箱监测装置、模型异常、运输异常、传感器、运送路径、运送方法、和/或环境数据、和/或处理器1010可访问的其他数据项。在各种实现方式中，非暂时性计算机可读存储介质1020可以使用任何合适的存储器技术来实现，诸如静态随机存取存储器（SRAM）、同步动态RAM（SDRAM）、非易失性/闪存类型存储器或任何其他类型的存储器。在所说明实现方式中，实现期望功能的程序指令和数据，诸如上文描述的那些，被示为分别作为程序指令1022、数据存储1024、以及集装箱、产品、同事、DCM、集装箱监测装置、模型异常和运输异常数据1026存储在非暂时性计算机可读存储介质1020内。在其他实现方式中，程序指令、数据、和/或集装箱、产品、同事、DCM、集装箱监测装置、模型异常、运输异常、传感器、运送路径、运送方法和/或环境数据可以被接收、发送或存储在不同类型的计算机可访问介质（诸如非暂时性介质）上，或者与非暂时性计算机可读存储介质1020或数字监管链控制器1000分离的类似介质上。
一般来说，非暂时性计算机可读存储介质1020可以包含存储介质或存储器介质，诸如磁性或光学介质，例如磁盘或CD/DVD-ROM，其经由I/O接口1030耦合到数字监管链控制器1000。经由非暂时性计算机可读介质存储的程序指令和数据可以通过传输介质或信号来传输，诸如电信号、电磁信号或数字信号，其可以经由通信介质（诸如网络和/或无线链路）来传送，诸如可以经由网络接口1040来实现。
在一个实现方式中，I/O接口1030可以被配置成协调处理器1010、非暂时性计算机可读存储介质1020和任何外围装置、网络接口1040或诸如输入/输出装置1050的其他外围接口之间的I/O流量。在一些实现方式中，I/O接口1030可以执行任何必要的协议、时序或其他数据变换，以便将来自一个部件（例如，非暂时性计算机可读存储介质1020）的数据信号转换成适合于由另一部件（例如，处理器1010）使用的格式。在一些实现方式中，I/O接口1030可以包含对于通过各种类型外围总线附接的装置的支持，诸如外围部件互连（PCI）总线标准或通用串行总线（USB）标准的变体。在一些实现方式中，I/O接口1030的功能可以划分到两个或两个以上单独部件中，诸如北桥和南桥。此外，在一些实现方式中，I/O接口1030的功能性中的一些或全部（诸如通向非暂时性计算机可读存储介质1020的接口）可以直接并入到处理器1010中。
传感器控制器1032可以与数字监管链控制器1000的任何其他部件以及本文所述的各种装置和传感器212、214、220、332、442中的任何一个通信，以便检测、感测、捕获或以其他方式从各种装置和传感器接收或获得数据。例如，各种装置和传感器可以检测、感测或捕获数据，以识别和验证空的集装箱，以扫描和识别产品，以识别代理和/或机器，以捕获装载过程的各方面的视频和/或图像，和/或以捕获与集装箱的运送相关的数据。
DCM产生模块1034可以与数字监管链控制器1000的任何其他部件通信，以至少部分地基于与产品、代理、机器和/或装载过程的各种方面相关联的数据来产生数字集装箱模型。例如，数字集装箱模型可以包含装载过程的视频和/或图像，以及与装载到集装箱中的产品相关联的信息和与执行装载的代理和/或机器相关联的信息。
DCM分析模块1036可以包含计算机视觉算法和/或机器学习算法以分析数字集装箱模型，从而识别一个或多个模型异常。例如，算法可以被训练来辨识和识别数字集装箱模型内的模型异常，并且可以向人类检查员提供此类识别的模型异常，用于此类模型异常的额外分析和确认或拒绝。此外，随着时间的推移，可以向算法提供来自数字集装箱模型的已确认模型异常的额外训练输入，以便继续完善和改进此类算法。
集装箱监测装置分析模块1038还可以包含计算机视觉算法和/或机器学习算法以分析来自集装箱监测装置的数据，从而识别一个或多个运输异常。例如，算法可以被训练来辨识和识别来自集装箱监测装置的数据内的运输异常，并且可以向人类检查员提供此类识别的运输异常，用于此类运输异常的额外分析和确认或拒绝。此外，随着时间的推移，可以向算法提供来自集装箱监测装置的已确认运输异常的额外训练输入，以便继续完善和改进此类算法。
网络接口1040可以被配置成允许数据在数字监管链控制器1000、附接到网络的其他装置（诸如其他计算机系统或装置、与发送实体和/或接收实体相关联的计算机系统或装置、与工厂、仓库、配送中心或数字监管链控制器1000可以在其中操作的其他环境相关联的部件的其他控制器、和/或其他系统的其他数字监管链控制器）之间交换。例如，网络接口1040可以实现与发送实体和/或接收实体相关联的大量计算机系统或装置之间的无线通信。在各种实现方式中，网络接口1040可以支持经由无线通用数据网络的通信，诸如Wi-Fi网络。例如，网络接口1040可以支持经由电信网络的通信，诸如蜂窝式通信网络、卫星网络等。
在一些实现方式中，输入/输出装置1050可以包含一个或多个显示器、音频输出装置、图像捕获装置、麦克风、热传感器、红外线传感器、加速度计、压力传感器、天气传感器、本文描述的各种装置和传感器中的任一者等。多个输入/输出装置1050可以存在并由数字监管链控制器1000控制。
如图10中所示，存储器可以包含程序指令1022，所述程序指令可以被配置成实现上述示例过程和/或子过程。数据存储1024和集装箱、产品、同事、DCM、集装箱监测装置、模型异常和运输异常数据1026可以包含用于维护数据项的各种数据存储器，所述数据项可以被提供用于执行本文描述的示例过程和/或子过程中的任一者，诸如产生数字集装箱模型、分析数字集装箱模型、识别模型异常、分析来自集装箱监测装置的数据和/或识别运输异常。
在各种实现方式中，本文示出为包含在一个或多个数据存储器中的参数值和其他数据可以与未描述的其他信息组合，或者可以被不同地划分成更多、更少或不同的数据结构。在一些实现方式中，数据存储器可以物理上位于一个存储器中，或者可以分布在两个或两个以上存储器中。
本文描述的每一过程可以通过本文描述的架构或通过其他架构来实现。所述过程被说明为逻辑流程中的区块的集合。一些区块表示可以用硬件、软件或其组合实现的操作。在软件的上下文中，区块表示存储在一个或多个计算机可读介质上的计算机可执行指令，当由一个或多个处理器执行时，执行所述操作。大体上，计算机可执行指令包含执行特定功能或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件、数据结构等。
计算机可读介质可以包含非暂时性计算机可读存储介质，其可以包含硬盘驱动器、软盘、光盘、CD-ROM、DVD、只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、EPROM、EEPROM、闪存存储器、磁性或光学卡、固态存储器装置、或适用于存储电子指令的其他类型的存储介质。另外，在一些实现方式中，计算机可读介质可以包含暂时性计算机可读信号（呈压缩或未压缩形式）。计算机可读信号的示例（无论是否使用载波调制）包含但不限于托管或运行计算机程序的计算机系统可以被配置成访问的信号，包含通过因特网或其他网络下载的信号。最后，描述操作的顺序并不旨在被理解为限制，并且任何数目的所描述操作可以以任何顺序和/或并行地组合来实现所述过程。另外，一个或多个操作可以被认为是可选的和/或不与其他操作一起使用。
本领域技术人员将了解，数字监管链控制器1000仅仅是说明性的，并不旨在限制本公开的范围。明确地说，计算系统和装置可以包含可以执行所指示功能的硬件或软件的任何组合，包含计算机、网络装置、因特网家电产品、PDA、无线电话、寻呼机等。数字监管链控制器1000还可以连接到未示出的其他装置，或代替可以操作为独立系统。另外，在一些实现方式中，由所示部件提供的功能性可以组合在较少的部件中或者分布在额外部件中。类似地，在一些实现方式中，可能不提供一些所示出部件的功能性和/或可能有其他额外功能性可用。
本领域技术人员还将了解，尽管各种项目被示出为在使用时存储在存储器或存储装置中，但是出于存储器管理和数据完整性的目的，这些项目或其部分可以在存储器和其他存储装置之间传送。可替代地，在其他实现方式中，软件部件中的一些或全部可以在另一装置上的存储器中执行，并且与所示出的数字监管链控制器1000通信。系统部件或数据结构中的一些或全部还可以存储（例如，作为指令或结构化数据）在非暂时性计算机可访问介质或便携式制品上，以由适当的驱动器读取，其各种示例在上文中描述。在一些实现方式中，存储在与数字监管链控制器1000分离的计算机可访问介质上的指令可以经由传输介质或信号（诸如电信号、电磁信号或数字信号）传输到数字监管链控制器1000，所述传输介质或信号经由通信介质（诸如网络和/或无线链路）传送。各种实现方式可以还包含在计算机可访问介质上接收、发送或存储根据前面的描述实现的指令和/或数据。因此，本文所述的技术可以用其他数字监管链控制器配置来实践。
在一些实现方式中，本领域技术人员将了解，由上述过程和系统提供的功能性可以以替代的方式提供，诸如在较多的软件模块或例程中分离或者合并到较少的模块或例程中。类似地，在一些实现方式中，所示出的过程和系统可以提供比所描述的更多或更少的功能性，诸如当其他所示出的过程分别缺少或包含此类功能性时，或者当所提供的功能量被改变时。另外，尽管各种操作可以被图示为以特定方式（例如，串行或并行）和/或特定顺序执行，但是本领域技术人员将理解，在其他实现方式中，操作可以以其他顺序和其他方式执行。本领域技术人员还将了解，上述数据结构可以以不同的方式构造，诸如通过将单个数据结构分成多个数据结构，或者通过将多个数据结构合并成单个数据结构。类似地，在一些实现方式中，所示出的数据结构可以存储比所描述的更多或更少的信息，诸如当其他所示出的数据结构分别缺少或包含此类信息时，或者当所存储的信息的量或类型被改变时。在附图中示出并在本文描述的各种过程和系统表示示例性实现方式。在其他实现方式中，所述过程和系统可以在软件、硬件或其组合中实现。类似地，在其他实现方式中，任何过程的顺序可以改变，并且各种元素可以添加、重新排序、组合、省略、修改等。
本文公开的实现方式可以包含建立监管链的计算机实现的方法，包含：使用扫描装置扫描集装箱以识别集装箱的尺寸或内容物中的至少一者；指示将集装箱监测装置附接到集装箱开口附近；经由感测隧道扫描要装载到集装箱中的多个产品；至少部分地基于经由感测隧道的扫描来识别多个产品中相应产品的尺寸或内容物中的至少一者；指示将多个产品装载到集装箱中；使用成像装置捕获由代理或机器中的至少一者装载多个产品的视频数据；至少部分地基于所捕获的视频数据和多个产品中相应产品的尺寸或内容物中的至少一者，产生装载到集装箱中的多个产品的数字集装箱模型；将数字集装箱模型发送给集装箱的接收方；指示将集装箱装运到与接收方相关联的位置；在装运期间，经由集装箱监测装置捕获与集装箱相关联的数据；以及响应于集装箱到达与接收方相关联的位置，至少部分地基于对数字集装箱模型的分析和对装运期间与集装箱相关联的数据的分析来确定要检查的多个产品的至少一部分。
任选地，扫描装置可以包括以下各项中的至少一者：激光测距仪、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器、热传感器或射频识别符（RFID）阅读器。任选地，感测隧道可以包括以下各项中的至少一者：条形码扫描仪、成像传感器、X射线传感器、RFID阅读器、数字签名传感器、热传感器或重量传感器。任选地，成像装置可以包括静止图像捕获装置或视频捕获装置中的至少一者。任选地，集装箱监测装置可以包括处理器\本地存储器\电源\短程通信装置\光源和至少一个传感器；并且至少一个传感器可以包括以下各项中的至少一者：加速度计、陀螺仪、运动传感器、接近传感器、温度传感器、压力传感器、湿度传感器、高度计、光传感器或成像传感器。
本文公开的实现方式可以包含计算机实现的方法，包括：识别集装箱的尺寸或内容物中的至少一者；指示集装箱内集装箱监测装置的附接；识别要装载到集装箱中的多个产品的尺寸或内容物中的至少一者；使用成像装置捕获在所述多个产品装载到集装箱中的期间的至少一个图像；至少部分地基于所捕获的至少一个图像和多个产品的尺寸或内容物中的至少一者来产生装载到集装箱中的多个产品的数字集装箱模型；在装运之前或期间将数字集装箱模型提供给集装箱的接收方；经由集装箱监测装置捕获在装运到与接收方相关联的位置期间的与集装箱相关联的数据；以及响应于集装箱到达与接收方相关联的位置，将装运期间的与集装箱相关联的数据提供给接收方。
任选地，识别集装箱的尺寸或内容物中的至少一者可以还包括：使用激光测距仪、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器、射频识别符（RFID）阅读器、热传感器或重量传感器中的至少一者来检测集装箱的尺寸或内容物中的至少一者；以及至少部分地基于集装箱的尺寸或内容物中的至少一者来确定集装箱是空的。任选地，指示集装箱内集装箱监测装置的附接可以还包括：指示使用磁性附接、吸力附接、紧固件或粘合剂中的至少一者将集装箱监测装置附接到集装箱开口附近的顶部或侧壁。任选地，识别要装载到集装箱中的多个产品的尺寸或内容物中的至少一者可以还包括：使用条形码扫描仪、成像传感器、X射线传感器、RFID阅读器、数字签名传感器、热传感器或重量传感器中的至少一者来检测多个产品的尺寸或内容物中的至少一者。任选地，使用成像装置捕获多个产品装载到集装箱中的期间的至少一个图像可以还包括：捕获在由代理或机器中的至少一者装载多个产品中相应产品期间的多个图像，所述多个图像包含集装箱内的多个产品中相应产品的相应位置；以及使用成像传感器、RFID阅读器或条形码扫描仪中的至少一者来检测代理或机器中的至少一者的身份。任选地，数字集装箱模型可以包括：多个产品的尺寸或内容物中的至少一者、集装箱内多个产品中相应产品的相应位置、代理或机器中的至少一者的身份、与多个产品中相应产品相关联的条形码信息、与多个产品中相应产品相关联的RFID数据、或与多个产品中相应产品相关联的数字签名。任选地，在装运之前或期间将数字集装箱模型提供给集装箱的接收方可以还包括：至少部分地基于所捕获的至少一个图像和多个产品的尺寸或内容物中的至少一者来产生与装载到集装箱中的多个产品相关联的海关清关信息；以及在装运之前或期间利用数字集装箱模型将所述海关清关信息提供给集装箱的接收方。任选地，经由集装箱监测装置捕获装运期间与集装箱相关联的数据可以还包括：检测装运期间与集装箱相关联的改变、与集装箱的加速度、运动、温度、压力、湿度、海拔、光、开口中的至少一者或附近物体相关的改变；以及将与所检测的改变相关联的信息存储在集装箱监测装置的本地存储器内；其中使用加速度计、陀螺仪、运动传感器、接近传感器、温度传感器、压力传感器、湿度传感器、高度计、光传感器或成像传感器中的至少一者来检测改变。任选地，经由集装箱监测装置捕获装运期间与集装箱相关联的数据可以还包括：至少部分地基于所检测的改变来触发成像传感器一段限定的时间段；经由集装箱监测装置的成像传感器捕获集装箱内的视频数据所述限定的时间段；以及将所捕获的视频数据作为与所检测的改变相关联的信息的一部分存储在集装箱监测装置的本地存储器内。任选地，提供装运期间与集装箱相关联的数据给接收方可以还包括：经由集装箱监测装置的短程通信装置将至少与所检测的改变相关联的信息从本地存储器提供给与接收方相关联的计算装置。
本文公开的实现方式可以包含其上包括可执行指令的非暂时性计算机可读介质，所述可执行指令在被处理器执行时致使处理器：至少接收装载到集装箱中的多个产品的数字集装箱模型，数字集装箱模型包含在装载多个产品到集装箱中的期间捕获的至少一个图像和多个产品的尺寸或内容物中的至少一者；分析数字集装箱模型以确定与多个产品中的第一产品相关的至少一个模型异常；响应于集装箱的接收，经由集装箱内的集装箱监测装置接收在装运期间与集装箱相关联的数据；分析在装运期间与集装箱相关联的数据以确定与多个产品中的第二产品相关的至少一个运输异常；以及至少部分地基于至少一个模型异常来指示第一产品的检查以及至少部分地基于至少一个运输异常来指示第二产品的检查。
任选地，与第一产品相关的至少一个模型异常可以包括以下各项中的至少一者：第一产品的尺寸或内容物中的至少一者与在第一产品的装载期间捕获的至少一个图像内的第一产品的实际尺寸或实际内容物之间的差异；与第一产品的装载相关联的代理信息与在第一产品的装载期间捕获的至少一个图像内的实际代理之间的差异；至少一个图像内第一产品的至少一部分的模糊处理；或第一产品的预期装载过程与在第一产品的装载期间捕获的至少一个图像内的实际装载过程之间的差异。任选地，与第二产品相关的至少一个运输异常可以包括以下各项中的至少一者：集装箱的预期运动与在装运期间集装箱的实际运动之间的差异；在装运期间集装箱内的温度、压力、湿度或光中的至少一者的改变；在装运期间集装箱内的运动；或在装运期间集装箱的缺口或开口。任选地，可执行指令可以还致使处理器向数字集装箱模型和集装箱的发送者至少提供与至少一个模型异常或至少一个运输异常中的至少一者相关联的信息。任选地，可执行指令可以还致使处理器至少指示放行装载到集装箱中的多个产品中不与至少一个模型异常或至少一个运输异常相关联的剩余产品。
根据前述内容，将会理解，尽管本文出于说明的目的描述了具体的实施方式，但是在不脱离所附权利要求和其中所述特征的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。另外，虽然某些方面在下文以某些权利要求的形式呈现，但是发明人考虑了任何可用权利要求形式的各个方面。例如，虽然当前只有一些方面可以被描述为体现在计算机可读存储介质中，但是其他方面也可以同样如此体现。受益于本公开的本领域技术人员将清楚地知晓可做出各种修改和改变。本文旨在包含所有此类修改和改变，且因此，以上描述应视为说明性而非限制性意义。

Claims (15)

1.一种用以建立监管链的计算机实现的方法，其包括：
使用扫描装置来扫描集装箱以识别所述集装箱的尺寸或内容物中的至少一者；
指示将集装箱监测装置附接在所述集装箱的开口附近；
经由感测隧道扫描要装载到所述集装箱中的多个产品；
至少部分地基于经由所述感测隧道的所述扫描来识别所述多个产品中相应产品的尺寸或内容物中的至少一者；
指示将所述多个产品装载到所述集装箱中；
使用成像装置捕获通过代理或机器中的至少一者进行的所述多个产品的所述装载的视频数据；
至少部分地基于所捕获的视频数据和所述多个产品中相应产品的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者来产生装载到所述集装箱中的所述多个产品的数字集装箱模型；
将所述数字集装箱模型发送到所述集装箱的接收方；
指示将所述集装箱装运到与所述接收方相关联的位置；
经由所述集装箱监测装置捕获在所述装运期间与所述集装箱相关联的数据；以及
响应于所述集装箱到达与所述接收方相关联的所述位置，至少部分地基于所述数字集装箱模型的分析和所述装运期间与所述集装箱相关联的所述数据的分析来确定所述多个产品中要检查的至少一部分。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述扫描装置包括激光测距仪、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器、热传感器或射频识别符（RFID）阅读器中的至少一者。
3.根据权利要求1或权利要求2中的一项所述的计算机实现的方法，其中所述感测隧道包括条形码扫描仪、成像传感器、X射线传感器、RFID阅读器、数字签名传感器、热传感器或重量传感器中的至少一者。
4. 根据权利要求1、2或3中的任一项所述的计算机实现的方法，其中所述成像装置包括静止图像捕获装置或视频捕获装置中的至少一者。
5.根据权利要求1、2、3或4中的任一项所述的计算机实现的方法，其中所述集装箱监测装置包括处理器、本地存储器、电源、短程通信装置、光源和至少一个传感器；并且
其中所述至少一个传感器包括加速度计、陀螺仪、运动传感器、接近传感器、温度传感器、压力传感器、湿度传感器、高度计、光传感器或成像传感器中的至少一者。
6.一种计算机实现的方法，其包括：
识别集装箱的尺寸或内容物中的至少一者；
指示将集装箱监测装置附接在所述集装箱内；
识别要装载到所述集装箱中的多个产品的尺寸或内容物中的至少一者；
使用成像装置捕获在所述多个产品装载到所述集装箱中的期间的至少一个图像；
至少部分地基于所捕获的至少一个图像和所述多个产品的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者来产生装载到所述集装箱中的所述多个产品的数字集装箱模型；
在装运之前或期间将所述数字集装箱模型提供给所述集装箱的接收方；
经由所述集装箱监测装置捕获在装运到与所述接收方相关联的位置期间与所述集装箱相关联的数据；以及
响应于所述集装箱到达与所述接收方相关联的所述位置，将在装运期间与所述集装箱相关联的所述数据提供给所述接收方。
7. 根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中识别所述集装箱的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者还包括：
使用以下各项中的至少一者来检测所述集装箱的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者：激光测距仪、雷达传感器、LIDAR传感器、成像传感器、X射线传感器、射频识别符（RFID）阅读器、热传感器或重量传感器；以及
至少部分地基于所述集装箱的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者来确定所述集装箱是空的。
8.根据权利要求6或权利要求7中的一项所述的计算机实现的方法，其中指示所述集装箱监测装置在所述集装箱内的所述附接还包括：
指示使用磁性附接、吸力附接、紧固件或粘合剂中的至少一者将所述集装箱监测装置附接到所述集装箱开口附近的顶部或侧壁中的至少一者。
9.根据权利要求6、7或8中的任一项所述的计算机实现的方法，其中识别要装载到所述集装箱中的所述多个产品的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者还包括：
使用条形码扫描仪、成像传感器、X射线传感器、RFID阅读器、数字签名传感器、热传感器或重量传感器中的至少一者来检测所述多个产品的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者。
10. 根据权利要求6、7、8或9中的任一项所述的计算机实现的方法，其中使用所述成像装置捕获在所述多个产品装载到所述集装箱中的期间的所述至少一个图像还包括：
捕获在通过代理或机器中的至少一者装载所述多个产品中的相应产品期间的多个图像，所述多个图像包含所述集装箱内所述多个产品的所述相应产品的相应位置；以及
使用成像传感器、RFID阅读器或条形码扫描仪中的至少一者来检测所述代理或所述机器中的所述至少一者的身份。
11.根据权利要求6、7、8、9或10中的任一项所述的计算机实现的方法，其中所述数字集装箱模型包括：所述多个产品的所述尺寸或所述内容物中的至少一者、所述集装箱内所述多个产品中所述相应产品的相应位置、所述代理或所述机器中的所述至少一者的所述身份、与所述多个产品中所述相应产品相关联的条形码信息、与所述多个产品中所述相应产品相关联的RFID数据、或与所述多个产品中所述相应产品相关联的数字签名。
12. 根据权利要求6、7、8、9、10或11中的任一项所述的计算机实现的方法，其中在装运之前或期间将所述数字集装箱模型提供给所述集装箱的所述接收方还包括：
至少部分地基于所捕获的至少一个图像和所述多个产品的所述尺寸或所述内容物中的所述至少一者来产生与装载到所述集装箱中的所述多个产品相关联的海关清关信息；以及
在装运之前或期间利用所述数字集装箱模型将所述海关清关信息提供给所述集装箱的所述接收方。
13. 根据权利要求6、7、8、9、10、11或12中的任一项所述的计算机实现的方法，其中经由所述集装箱监测装置捕获在装运期间与所述集装箱相关联的所述数据还包括：
检测装运期间与所述集装箱相关联的改变，所述改变与加速度、运动、温度、压力、湿度、海拔、光、所述集装箱的开口或附近物体中的至少一者相关；以及
将与所检测的改变相关联的信息存储在所述集装箱监测装置的本地存储器内；
其中使用加速度计、陀螺仪、运动传感器、接近传感器、温度传感器、压力传感器、湿度传感器、高度计、光传感器或成像传感器中的至少一者来检测所述改变。
14.根据权利要求13所述的计算机实现的方法，其中经由所述集装箱监测装置捕获在装运期间与所述集装箱相关联的所述数据还包括：
至少部分地基于所检测的改变来触发所述成像传感器一段限定的时间段；
经由所述集装箱监测装置的所述成像传感器捕获所述集装箱内的视频数据所述限定的时间段；以及
将所捕获的视频数据作为与所检测的改变相关联的所述信息的一部分存储在所述集装箱监测装置的所述本地存储器内。
15.根据权利要求13或权利要求14中的一项所述的计算机实现的方法，其中将在装运期间与所述集装箱相关联的所述数据提供给所述接收方还包括：
经由所述集装箱监测装置的短程通信装置将至少与所检测的改变相关联的所述信息从所述本地存储器提供给与所述接收方相关联的计算装置。
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