随着社会经济的发展,近年来人们工作时间占整天的比例越来越重,而用在做三餐的时间越来越少,却对食品的质量、新鲜度的要求逐年增加,还有近些年发展起来的B2C(Business to customer)综合型购物网站被人们所接受和喜爱等,这一系列的变化促使了冷链物流需求量急速增加,但却因为不完善的冷链物流制度、不完备的冷链运输工具和不完整的冷链物流系统技术,导致大量的低温食品因腐败变质造成大量的食品浪费,甚至发生危及人们生命安全的食品安全事故,造成这一切的大部分因素是低温食品在运输过程中没有对食品所处环境进行实时的监控和预警,而错失了“援救、抢救”的最佳时机。本文的特点是从物联网的四层架构出发,分别为感知层、网络层、处理层和应用层,从这四大模块着手对冷链食品运输预警系统进行设计。系统主要用RFID、WSN、GPS、GPRS等物联网技术以及嵌入式开发技术实现了硬件模块,完成对数据的采集;使用Zigbee无线通信协议和GPRS等协议实现对无线通信模块的设计,完成对数据的存储与传输;利用Matlab仿真工具进行对BP神经网络算法作为温度智能预测算法的可行性分析,再配合数据库技术,实现对温度的实时监控和预警;使用Web技术以及JAVA语言SSM架构的B/S结构实现的软件模块,实现对低温食品在运输过程中的实时监控和预警,用GPS、Baidu Map实现运输车辆定位功能,并为用户提供了可视化查看界面和可视化操作界面,理论与实践相结合,为课题设计加入了更多的现实意义。测试结果,系统获取到冷链运输过程中食品所处环境中的温度和当时车辆所处的经纬度,并用BP神经网络算法和历史温度数据对下一时刻的温度做出预测,对比数据库中的国家食品标准中对应食品的温度阂值,测试是否在安全范围内,若超出了其温度阈值,视为温度异常,及时地预警、“抢救”。