CN110189140A - 基于区块链的农产品溯源存证方法及溯源存证系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种基于区块链的农产品溯源存证方法及溯源存证系统，通过农事操作识别模型判断视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息，若存在则截取视频中包括农事操作信息在内的视频段；当农产品溯源平台中存储的溯源信息中存在农事操作信息，则将目标信息作为存证上传至区块链网络，整个过程不涉及人为操作，保证了区块链溯源系统数据源的真实可靠性，高效的利用了视频监控的有效数据，使农产品追溯更加高效、可靠。
Description
技术领域
本发明实施例涉及农产品溯源技术领域，更具体地，涉及基于区块链的农产品溯源存证方法及溯源存证系统。
背景技术
农产品作为食品的本源，其安全问题尤为重要。而由于区块链技术作为一种公共的、分布式的账本，利用时间戳、共识机制等技术手段，可实现数据的不可篡改以及可完整追溯等特性，可有效解决数据中心化的问题，目前各种基于区块链的农产品溯源方法和系统相继涌现。
目前已出现了一种农产品溯源方法，将目标农产品的基础信息和种植计划中每个阶段的检验任务信息存储到区块链中，在种植计划中每个阶段，接收移动终端发送的检验任务执行结果信息，并将检验任务执行结果信息存储到区块链中，获取目标农产品的运输过程中的运输信息，对运输信息进行处理，生成目标农产品的运输轨迹信息，并将运输轨迹信息存储到区块链中。最后为目标农产品的每个独立产品生成一个唯一的图形码，图形码包括目标农产品的溯源地址，消费者通过扫描图形码方位区块链中存储的目标农产品的相关信息。
通过现有技术中提供的农产品溯源方法，将目标农产品从种子阶段到最终销售至消费者手中的全流程数据存储在区块链中，利用区块链的防篡改性，管理者和消费者尽可以访问区块链中的数据，但不能对数据进行篡改，保证了数据的安全可信，但是由于最初获取的有关目标农作物的信息，包括目标农产品的基础信息、种植计划中每个阶段的检验任务信息、检验任务执行结果信息以及目标农产品的运输过程中的运输信息均来自于人为输入，并不一定真实可靠。即使后续采用区块链进行信息存储防止信息被篡改，依然不能保证区块链中存储的信息的真实性。
发明内容
为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于区块链的农产品溯源存证方法及溯源存证系统。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的农产品溯源存证方法，包括：
获取包含有目标农产品的视频；
基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的农产品溯源存证系统，包括：视频获取装置、智能视频监控子系统和控制器；
所述视频获取装置用于获取包含有目标农产品的视频；
所述智能视频监控子系统用于基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
所述控制器用于获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以执行第一方面提供的基于区块链的农产品溯源存证方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面提供的基于区块链的农产品溯源存证方法。
本发明实施例提供的一种基于区块链的农产品溯源存证方法及溯源存证系统，通过农事操作识别模型判断视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息，若存在则截取视频中包括农事操作信息在内的视频段；当农产品溯源平台中存储的溯源信息中存在农事操作信息，则将目标信息作为存证上传至区块链网络，整个过程不涉及人为操作，保证了区块链溯源系统数据源的真实可靠性，高效的利用了视频监控的有效数据，使农产品追溯更加高效、可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于区块链的农产品溯源存证方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于区块链的农产品溯源存证系统的结构示意图；
图3为本发明另一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”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实施例和简化描述，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，因此不能理解为对本发明实施例的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
如图1所示，本发明一实施例提供了一种基于区块链的农产品溯源存证方法，包括：
S1，获取包含有目标农产品的视频；
S2，基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
S3，获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
具体地，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法的主要应用场景可以是溯源信息中包括农事操作信息的场景，避免人工参与，以保证溯源信息中的农事操作信息的可靠性。本发明实施例中动作的执行主体可以是客户端。首先获取包含有目标农产品的视频，具体可通过视频监控摄像头实现，视频监控摄像头可以设置在农作物的培育地，例如大棚、农田等区域。目标农产品具体可以是需要确定其溯源信息的农产品，农产品的类别也可根据需要进行确定，例如玉米、大豆等，本发明实施例中对此不作具体限定。一般情况下，同一批次的农产品的溯源信息相同，即产地相同、被实施的农事操作相同、操作人员相同、操作时间相同等。
获取到包含有目标农产品的视频后，将视频输入至农事操作识别模型中，通过农事操作识别模型判断视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息。农事操作具体可以包括对农产品的除草操作、施肥操作、灌溉操作以及收割操作等。农事操作信息具体可以指农事操作的相关信息，例如操作角度、操作深度、视频中所表现出来的外形等。农事操作识别模型是用于根据输入的视频识别出视频中的农事操作信息，即如果输入的视频中存在农事操作信息，则农事操作识别模型可输出视频中的农事操作信息，如果输入的视频中不存在农事操作信息，则农事操作识别模型的输出为空，或显示输出错误，如此即可实现对视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息的判断。
农事操作识别模型具体可以是通过机器学习构建的模型，可通过样本视频作为输入，样本视频中的目标农事操作信息作为输出训练得到，需要说明的是，样本视频中需要存在目标农事操作信息，且该目标农事操作信息已知。
若基于农事操作识别模型，判断视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息的结果是：视频中包括对目标农产品进行的农事操作信息，则截取视频中包括农事操作信息在内的视频段。这里需要说明的是，视频是由视频流构成，即由大量帧视频图像组成，视频段则是指包括农事操作信息在内的多帧视频图像构成的视频段。作为优选方案，本发明实施例中具体可以截取视频中包括农事操作信息在内的前后5s的视频段，也可以是其他时长的视频段，只要视频段内包括农事操作信息即可。
在判断视频中包括对目标农产品进行的农事操作信息，并截取到视频中包括农事操作信息在内的视频段后，获取农产品溯源平台中存储的目标农产品的溯源信息，此时获取的农产品溯源平台中存储的目标农产品的溯源信息为真实准确的溯源信息。本申请中将溯源信息作为标准，判断农事操作识别模型的识别结果是否准确，以此排除通过机器学习构建的农事操作识别模型判断带来的误差。若判断获知溯源信息中存在农事操作信息，则确定农事操作识别模型的识别结果是准确的，将包含有目标农产品的名称、农事操作信息以及截取的视频段的目标信息上传至区块链网络进行存储。也就是说，将目标农产品的名称、农事操作信息以及截取的视频段作为存证存储至区块链网络中。与此同时，还可以将农产品溯源平台中存储的目标农产品的溯源信息存储至区块链网络中。
本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，通过农事操作识别模型判断视频中是否包括对目标农产品进行的农事操作信息，若存在则截取视频中包括农事操作信息在内的视频段；当农产品溯源平台中存储的溯源信息中存在农事操作信息，则将目标信息作为存证上传至区块链网络，整个过程不涉及人为操作，保证了区块链溯源系统数据源的真实可靠性，高效的利用了视频监控的有效数据，使农产品追溯更加高效、可靠。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，如果目标农产品的溯源信息中不存在农事操作信息，则删除截取的视频段，以释放存储空间，避免存储空间的浪费，使存储空间得到充分利用。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，所述基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，具体包括：
将所述视频输入至所述农事操作识别模型中，提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，并判断所述动作信息是否属于农事操作信息。
具体地，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法中，在将视频输入至农事操作识别模型后，农事操作识别模型对视频中的每一帧视频图像进行处理，其中，视频中的人像可以是执行农事操作的工作人员，所用工具可以是除草工具、施肥工具、灌溉工具以及收割工具等，本发明实施例中将视频中的人像及所用工具作为一个目标进行分析。具体可以是进行目标识别、目标跟踪、动作识别等进行处理，最终提取出视频中人像及所用工具的动作信息，并判断动作信息是否属于农事操作信息。即将动作信息与农事操作信息进行比对，若一致则说明动作信息属于农事操作信息，否则说明动作信息不属于农事操作信息。
本发明实施例中采用农事操作识别模型直接判断视频中是否存在农事操作信息，并不需要人为因素的干预，避免了通过人为判断导致的效率低下的问题，提高了判断的效率。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，所述提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，具体包括：
对于所述视频中的每一帧视频图像，获取所述视频图像中所述人像及所用工具的外形特征和位置特征，并基于CamShift的粒子滤波算法，获取所述视频中所述人像及所用工具的运动轨迹特征；
基于所述外形特征、所述运动轨迹特征以及所述外形特征和所述运动轨迹特征的混合特征，提取所述人像及所用工具的动作信息。
具体地，本发明实施例中提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，首先需要进行目标检测，即对于视频中的每一帧视频图像，从每一帧视频图像中提取目标的外形特征和位置特征，外形特征具体可以是目标的形状和大小等信息，位置特征具体可以是目标的位置信息。进行目标检测可以为后续的目标跟踪、动作识别等更高级的数据处理提供有效有力的信息。这里的目标是指视频中包含的人像及所用工具。
其次需要进行目标跟踪，本发明实施例中采用CamShift的粒子滤波算法对视频的每一帧视频图像中目标的外形特征和位置特征进行分析实现对目标的精确定位，进而获到视频中人像及所用工具的运动轨迹特征。
最后需要进行运动识别，本发明实施例中根据外形特征、所述运动轨迹特征以及所述外形特征和所述运动轨迹特征的混合特征，对人像及所用工具涉及的动作进行分析，提取人像及所用工具的动作信息。
本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，采用目标检测、目标跟踪以及运动识别三个步骤提取人像及所用工具的动作信息，提取出的动作信息更加准确。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，所述将目标信息上传至区块链网络，具体包括：
向所述区块链网络中的Peer节点发送传输所述目标信息的交易请求，以使所述Peer节点对与所述交易请求对应的交易进行背书校验，并返回背书结果；
若判断获知返回的所述背书结果达到预设数量，则将所述交易发送至所述区块链网络中的order节点，以使所述order节点对所述背书结果进行排序并构造区块，并将所述区块广播发送至所述Peer节点；
若判断获知所述Peer节点完成对所述区块的确认，则交易完成，所述目标信息已上传至所述区块链网络。
具体地，本发明实施例中在判断溯源信息中存在农事操作信息后，将目标信息上传至区块链网络中，首先向区块链网络中的Peer节点发送传输目标信息的交易请求，Peer节点进行权限验证，并模拟交易，对模拟的交易进行校验以及背书校验、签名并返回背书结果。这里需要说明的是，交易请求是指希望向区块链网络中传输目标信息的请求，其中交易即为向区块链网络中传输目标信息，交易内容为目标信息。
由于区块链网络中存在多个Peer节点，因此区块链网络中也有多个Peer节点接收到交易请求并进行背书校验、返回背书结果。如果返回的背书结果达到预设数量，则说明满足将目标信息上传至区块链网络的条件，将交易请求对应的交易发送至所述区块链网络中的order节点，以使order节点对背书结果进行排序并根据区块配置构造区块，并将区块发送至各Peer节点；若各接收区块的Peer节点完成对区块的确认，则交易完成，即说明目标信息已上传至区块链网络。
本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，将目标信息上传至区块链网络，利用率区块链技术的去中心化、不可篡改和分布式存储的特点，让农产品供应链所有节点共同维护一个数据账本，数据一旦上传便不可篡改，解决了消费者的信任问题。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证方法，所述预设数量至少超过所述区块链网络中所有Peer节点的总数的二分之一。
如图2所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种基于区块链的农产品溯源存证系统，包括：视频获取装置21、智能视频监控子系统22和控制器23。其中，
视频获取装置21用于获取包含有目标农产品的视频；
智能视频监控子系统22用于基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
控制器23用于获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
具体地，本发明实施例中提供的基于区块链的农产品溯源存证系统中各模块的作用与处理方式与上述方法类实施例中各步骤的处理流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，本发明实施例中在此不再赘述。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种基于区块链的农产品溯源存证系统，所述智能视频监控子系统具体用于：
将所述视频输入至所述农事操作识别模型中，提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，并判断所述动作信息是否属于农事操作信息。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种基于区块链的农产品溯源存证系统，所述智能视频监控子系统还具体用于：
对于所述视频中的每一帧视频图像，获取所述视频图像中所述人像及所用工具的外形特征和位置特征，并基于CamShift的粒子滤波算法，获取所述视频中所述人像及所用工具的运动轨迹特征；
基于所述外形特征、所述运动轨迹特征以及所述外形特征和所述运动轨迹特征的混合特征，提取所述人像及所用工具的动作信息。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种基于区块链的农产品溯源存证系统，所述控制器具体用于：
向所述区块链网络中的Peer节点发送传输所述目标信息的交易请求，以使所述Peer节点对与所述交易请求对应的交易进行背书校验，并返回背书结果；
若判断获知返回的所述背书结果达到预设数量，则将所述交易发送至所述区块链网络中的order节点，以使所述order节点对所述背书结果进行排序并构造区块，并将所述区块发送至所述Peer节点；
若判断获知所述Peer节点完成对所述区块的确认，则交易完成，所述目标信息已上传至所述区块链网络。
如图3所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种电子设备，包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302、通信接口(Communications Interface)303和总线304；其中，
所述处理器301、存储器302、通信接口303通过总线304完成相互间的通信。所述存储器302存储有可被所述处理器301执行的程序指令，处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1，获取包含有目标农产品的视频；S2，基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；S3，获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1，获取包含有目标农产品的视频；S2，基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；S3，获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，包括：
获取包含有目标农产品的视频；
基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，所述基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，具体包括：
将所述视频输入至所述农事操作识别模型中，提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，并判断所述动作信息是否属于农事操作信息。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，所述提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，具体包括：
对于所述视频中的每一帧视频图像，获取所述视频图像中所述人像及所用工具的外形特征和位置特征，并基于CamShift的粒子滤波算法，获取所述视频中所述人像及所用工具的运动轨迹特征；
基于所述外形特征、所述运动轨迹特征以及所述外形特征和所述运动轨迹特征的混合特征，提取所述人像及所用工具的动作信息。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，所述农事操作识别模型由包含有目标农事操作信息的视频作为输入，由所述目标农事操作信息作为输出训练得到。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，所述将目标信息上传至区块链网络，具体包括：
向所述区块链网络中的Peer节点发送传输所述目标信息的交易请求，以使所述Peer节点对与所述交易请求对应的交易进行背书校验，并返回背书结果；
若判断获知返回的所述背书结果达到预设数量，则将所述交易发送至所述区块链网络中的order节点，以使所述order节点对所述背书结果进行排序并构造区块，并将所述区块广播发送至所述Peer节点；
若判断获知所述Peer节点完成对所述区块的确认，则交易完成，所述目标信息已上传至所述区块链网络。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的农产品溯源存证方法，其特征在于，所述预设数量至少超过所述区块链网络中所有Peer节点的总数的二分之一。
7.一种基于区块链的农产品溯源存证系统，其特征在于，包括：视频获取装置、智能视频监控子系统和控制器；
所述视频获取装置用于获取包含有目标农产品的视频；
所述智能视频监控子系统用于基于农事操作识别模型，判断所述视频中是否包括对所述目标农产品进行的农事操作信息，若判断获知所述视频中包括所述农事操作信息，则截取所述视频中包括所述农事操作信息在内的视频段；
所述控制器用于获取农产品溯源平台中存储的所述目标农产品的溯源信息，若判断获知所述溯源信息中存在所述农事操作信息，则将目标信息上传至区块链网络，所述目标信息包括所述目标农产品的名称、所述农事操作信息以及截取的所述视频段。
8.根据权利要求7所述的基于区块链的农产品溯源存证系统，其特征在于，所述智能视频监控子系统具体用于：
将所述视频输入至所述农事操作识别模型中，提取所述视频中人像及所用工具的动作信息，并判断所述动作信息是否属于农事操作信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以执行如权利要求1-6中任一项所述的基于区块链的农产品溯源存证方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的基于区块链的农产品溯源存证方法。
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Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110602455A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频存储系统、视频处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110751092A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-04 | 北京京东乾石科技有限公司 | 基于物联网的农业监控方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN111159458A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 南京龟兔赛跑软件研究院有限公司 | 一种农产品图像处理与区块链交互识别方法及系统 |
| CN111242007A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-05 | 上海市崇明区生态农业科创中心 | 一种农事行为监管方法 |
| CN111859446A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-30 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种农产品溯源信息共享-隐私保护的方法及系统 |
| CN112859648A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-28 | 上海市崇明区蔬菜科学技术推广站 | 蔬菜投入品一体化智能管控系统 |
| CN113361362A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-07 | 中国农业大学 | 农民劳作行为识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113469743A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-10-01 | 浙江数秦科技有限公司 | 基于区块链的大棚种植收益预测系统 |
| CN113570384A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 大连民族大学 | 一种基于区块链的农产品溯源方法及系统 |
| CN113660467A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-16 | 江西省科学院应用物理研究所 | 一种基于区块链技术的视频监控系统、方法、设备及介质 |
| CN113760958A (zh) * | 2020-08-11 | 2021-12-07 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 一种信息查询方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114119042A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-01 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 农产品的溯源方法和装置 |
-
2019
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Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110602455B (zh) * | 2019-09-10 | 2021-06-18 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频存储系统、视频处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110602455A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 视频存储系统、视频处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110751092A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-02-04 | 北京京东乾石科技有限公司 | 基于物联网的农业监控方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN110751092B (zh) * | 2019-10-18 | 2021-04-30 | 北京京东乾石科技有限公司 | 基于物联网的农业监控方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN111159458A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 南京龟兔赛跑软件研究院有限公司 | 一种农产品图像处理与区块链交互识别方法及系统 |
| CN111242007A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-05 | 上海市崇明区生态农业科创中心 | 一种农事行为监管方法 |
| CN111859446A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-30 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种农产品溯源信息共享-隐私保护的方法及系统 |
| CN113760958A (zh) * | 2020-08-11 | 2021-12-07 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 一种信息查询方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113760958B (zh) * | 2020-08-11 | 2023-09-05 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 一种信息查询方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112859648A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-28 | 上海市崇明区蔬菜科学技术推广站 | 蔬菜投入品一体化智能管控系统 |
| CN113361362A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-07 | 中国农业大学 | 农民劳作行为识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113469743A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-10-01 | 浙江数秦科技有限公司 | 基于区块链的大棚种植收益预测系统 |
| CN113469743B (zh) * | 2021-07-01 | 2024-02-27 | 浙江数秦科技有限公司 | 基于区块链的大棚种植收益预测系统 |
| CN113570384A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 大连民族大学 | 一种基于区块链的农产品溯源方法及系统 |
| CN113660467A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-16 | 江西省科学院应用物理研究所 | 一种基于区块链技术的视频监控系统、方法、设备及介质 |
| CN114119042A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-01 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 农产品的溯源方法和装置 |
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