物联网技术
- 传感器网络 ：在冷链物流的各个环节，如冷库、冷藏车、货柜等，部署温湿度传感器、压力传感器、气体传感器等，实时采集环境数据。这些传感器能够高精度地测量温度、湿度等关键参数，并将数据转换为电信号。
- 数据传输 ：通过有线网络、无线网络（如 Wi-Fi、蓝牙、4G/5G 等）或卫星通信等方式，将传感器采集到的数据传输至监控中心或云端服务器。有线网络适用于固定设施如冷库，无线网络则更适合运输车辆等移动设备。
- 设备管理 ：对连接到物联网上的各类设备进行统一管理，包括设备的配置、监控、故障诊断与修复等。通过物联网平台，管理人员可以远程监控设备的运行状态，及时发现并解决设备问题，确保监控系统的稳定运行。
定位技术
- GPS 定位 ：在运输车辆、货柜等安装 GPS 定位设备，实时获取其地理位置信息。结合地理信息系统（GIS），可以在电子地图上直观地显示运输车辆的行驶路线、速度、位置等信息，实现对货物运输过程的可视化监控。
- 室内定位技术 ：在一些大型冷库或仓库等室内环境中，可采用 ZigBee、UWB 等室内定位技术，对货物或人员进行精确定位。通过在室内布设定位基站，接收货物或人员身上携带的定位标签发出的信号，计算出其在室内的具体位置，以便更好地进行库存管理和安全管理。
数据分析与管理技术
- 云平台 ：将物联网设备采集到的大量数据存储在云端服务器上，并进行集中管理和分析。云平台具备强大的数据存储和计算能力，能够实现数据的实时处理、历史数据查询、数据分析挖掘等功能。通过云平台，不同地区的冷链物流企业和监管部门可以方便地共享和访问数据。
- 大数据分析 ：运用大数据分析技术，对冷链物流数据进行深度挖掘和分析。通过对历史数据的分析，可以发现冷链物流过程中的潜在问题和规律，如温度波动的趋势、设备故障的频发点等。基于这些分析结果，可以提前进行预测和预警，优化冷链物流流程，降低运营成本，提高服务质量。
- 人工智能技术 ：利用机器学习算法建立预测模型，对冷链物流中的温度、湿度等数据进行预测。通过对大量历史数据的学习和训练，模型能够根据当前的数据趋势预测未来的温度变化，提前发出预警信息，以便及时采取措施调整温度控制设备，确保货物始终处于适宜的温度环境中。
自动识别与数据采集技术
- RFID 技术 ：在货物、托盘、包装等上粘贴 RFID 电子标签，通过 RFID 读写器自动识别和采集货物信息。在货物的出入库、运输、配送等环节，RFID 读写器可以快速、准确地读取标签内的数据，实现对货物的自动识别和跟踪，提高物流效率和准确性。
- 二维码识别技术 ：给货物或运输设备赋予唯一的二维码标识，通过扫码枪或手机等设备扫描二维码，获取货物的详细信息，如生产日期、保质期、存储条件等。二维码识别技术操作简便、成本较低，且信息容量较大，可广泛应用于冷链物流的各个环节。
视频监控技术
在冷库、仓库、运输车辆等关键位置安装高清摄像头，实现 24 小时不间断的视频监控。通过网络将视频信号传输至监控中心，管理人员可以实时查看货物的存储、装卸、运输等情况，防止货物被盗、被破坏或出现其他异常情况。同时，视频监控系统还可以与报警系统联动，当检测到异常事件时，自动触发报警并保存相关视频证据。
