本成果基于物联网技术，通过记录和存储输运物品的各类属性，其中包括但不限于颜色、体积、所属用户等,在该功能中主要利用机器学习以及RANSAC算法对于体积和颜色的测量;实时监控并记录物品运输过程中的各类信息，其中包括但不限于物品运输的传输轨迹,对运输过程中的传输轨迹主要利用YOLOv5算法、Deepsort等方法进行检测与关联，并最终生成轨迹;物品运输过程及物品本身的信息可在程序界面展示，其中包括但不限于运输物品的各类属性、运输过程的传输轨迹、运输的状态等，并可实时监测物品运输过程中的状态;在管理和存储上采用了区块链的方式,使任意区块信息都能追溯，并由Hash算法防止恶意攻击篡改信息，确保区块数据的可靠性。该技术的实施极大的降低了物品误运造成的损失，并且最大程度地满足客户的“次日达”的需求。该成果已经初步在民航行李运输监控系统中得到应用，极大程度上降低民航系统种对乘客行李的管理分拣成本，降低误运造成的人工溯源中的人力成本问题，最大程度地改善乘客的出行体验。