CN110427374B - 茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置 - Google Patents

茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置，本发明，获取各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到待查询茶叶信息的查询追溯码，在数据库中查找相应的目标茶叶信息，确定目标茶叶信息的当前哈希值，并将当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。

Description

茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置
技术领域
本发明涉及信息追溯技术领域，尤其涉及一种茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置。
背景技术
由于近年来食品安全事故频发，导致广大消费者对整个食品产业的安全状况产生诸多质疑。茶叶作为中国的第一大饮品，在走进世界贸易市场的过程中，存在茶叶信息缺失、农药残留及拼配作假等问题，对消费者的利益造成极大的危害。在传统的茶叶产业链追溯体系中，存在着信息中心化管理、数据易受篡改及信息不透明等现象，导致茶叶的质量安全问题无法得到有效解决。因此，需要一种方法解决茶叶追溯信息缺失、可信度低等问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置，旨在解决当前的茶叶产业链追溯体系中，数据易受篡改、可信度低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种茶叶信息查询方法，所述方法包括以下步骤：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中；
在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
优选地，所述获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，具体包括：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息；
将所述茶叶信息存储至所述数据库中，并将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
优选地，所述将所述茶叶信息存储至所述数据库中，并将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证之后，所述方法还包括：
在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息；
查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式；
展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
优选地，所述获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中之前，所述方法包括：
为各节点设置初始信用值；
获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值；
根据各节点的当前信用值，确定备选节点；
获取各备选节点与所述预设影响因素对应的因素信息，并基于所述因素信息从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
优选地，所述为各节点设置初始信用值，具体包括：
基于所述各节点在所述茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置所述初始信用值。
优选地，所述获取各备选节点与所述预设影响因素对应的因素信息，并基于所述因素信息从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点，具体包括：
为所述预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；
基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；
对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；
根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；
分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；
根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；
基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
优选地，所述获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值之后，所述方法还包括：
获取低于预设值的当前信用值对应的第二节点；
将所述第二节点从所述区块链系统中剔除，不再接收所述第二节点上报的茶叶信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种茶叶信息查询设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的茶叶信息查询程序，所述茶叶信息查询程序被所述处理器执行时实现如上文所述的茶叶信息查询方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有茶叶信息查询程序，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时实现如上文所述茶叶信息查询方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种茶叶信息查询装置，所述茶叶信息查询装置包括：
获取模块，用于获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中；
查找模块，用于在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
匹配模块，用于对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
发送模块，用于在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
在本发明中，获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息，对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
图2为本发明茶叶信息查询方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明茶叶信息查询方法哈希树的结构示意图；
图4为本发明茶叶信息查询方法区块的结构示意图；
图5为本发明茶叶信息查询方法第二实施例的流程示意图；
图6为本发明茶叶信息查询装置第一实施例的功能模块图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
如图1所示，所述设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储服务器。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对所述茶叶信息查询设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作装置、网络通信模块、用户接口模块以及茶叶信息查询程序。
在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备；所述设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，并执行本发明实施例提供的茶叶信息查询方法。
所述设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，并执行以下操作：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中；
在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息；
将所述茶叶信息存储至所述数据库中，并将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息；
查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式；
展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
为各节点设置初始信用值；
获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值；
根据各节点的当前信用值，确定备选节点；
获取各备选节点与所述预设影响因素对应的因素信息，并基于所述因素信息从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
基于所述各节点在所述茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置所述初始信用值。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
为所述预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；
基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；
对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；
根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；
分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；
根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；
基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的茶叶信息查询程序，还执行以下操作：
获取低于预设值的当前信用值对应的第二节点；
将所述第二节点从所述区块链系统中剔除，不再接收所述第二节点上报的茶叶信息。
在本实施例中，获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息，对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。
基于上述硬件结构，提出本发明茶叶信息查询方法的实施例。
参照图2，图2为本发明茶叶信息查询方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述茶叶信息查询方法包括以下步骤：
步骤S10：获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中。
需要说明的是，茶叶的信息采集贯穿茶叶的整个生产流通过程，根据实际场景采集数据的方式可分为人工采集和传感器自动采集，采集的数据通过网络上传到相应的节点中。
可以理解的是，为了保证茶叶信息的完整性，需要对茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的信息进行采集，采集及记录的具体内容可参见表1。
表1茶叶信息采集表
Figure BDA0002141680000000091
可以理解的是，在数据的采集及记录过程中，为了保证源头数据的准确，可以引入物联网技术，在茶叶种植阶段使用风速传感器、DH22温湿度传感器、PM2.5传感器以及土壤温度传感器等对源头数据进行自动化采集，然后通过网络将数据传输至相应的节点服务器中。
本实施例中，在获取了相应的茶叶信息之后，会将获取的茶叶信息存储至数据库中，并将所述将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
本实施例中，主节点会对茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满足预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，所述哈希树的结构可参见图3，图3是以4个交易信息为例的哈希树结构，其中，交易A、交易B、交易C及交易D为茶叶信息，H_a、H_b、H_c、H_d是对茶叶信息进行哈希运算得到的哈希摘要。哈希树是由底向上构建而成的，它的叶子节点的值是单个茶叶信息，非叶子节点的值是对相应的子节点的哈希值进行计算所得，这种数据结构能较好的保证数据的完整性。
为了使本发明的实现方式更加容易理解，现结合图4，具体说明如何将茶叶信息存储至区块中，从而保证茶叶信息的不可篡改。
本实施例的区块结构如图4所示，所述区块链中的区块包括区块头和区块主体两部分，区块体中是对所有茶叶信息的记录，并且将所述茶叶信息保存如图3所示的哈希树中，区块头是一个区块的核心，它的作用是独一无二的标识区块本身，具体包含了前一个区块的哈希值、版本号、时间戳、难度目标及区块体中的哈希树的哈希根值。
需要说明的是，区块的封装主要由主节点负责，并交由备份节点进行验证，备份节点在接收到主节点发送的待验证区块后，会对待验证区块中的数据进行检查验证，从而保证区块中数据的正确性，另一方面也可以同时检测主节点是否宕机，一旦发生异常情况，备份节点可以触发在所述区块链系统的共识节点中重新先出新的主节点。
需要说明的是，本实施例中，不是所有的节点参与共识，而是通过预先选择的共识节点参与共识，提高了共识的安全性和效率。
具体地，在主节点建立了当前区块后，会将所述当前区块发送给备份节点进行验证，在验证通过后，所述当前区块会与所述区块链系统中的上一个区块连接起来，形成一种链式存储结构。
可以理解的是，这种连接方式也是保证数据不被篡改的一个有效的手段，可达到牵一发而动全身的效果。如果出现恶意节点更改链上某一个区块的交易信息，则会导致该区块的哈希根值发生改变，继而导致区块头的哈希值发生变化，因为与之相连的下一个区块存了它头部的哈希值，下一个区块的哈希值也会随之改变，由于连锁效应会导致后续整个区块链存储出错，此条链就会成为一条废链，信息不可信，这样也就保证了数据的不可篡改。
质量信息追溯中最大的问题就是信息的真实性，这种链式存储可以很好的保证数据不受篡改，且可追溯的特性。将茶叶相关信息以区块的形式记录，并以链式存储连接，是实现基于区块链技术的追溯的基础。
可以理解的是，也会出现验证失败的情况，在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息，查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式，展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
具体地，在接收到备选节点对当前区块验证失败的信息时，可以确定具体是哪一种消息验证失败，找到验证失败的消息对应的第一节点，获取所述第一节点的茶叶信息获取方式，比如是传感器直接传输数据，还是人工记录数据，对用户进行提醒，以使用户对具体的茶叶信息获取方式进行检查，比如传感器是否出现故障，人工录入时是无意中出错，还是故意上报错误信息等，从而保证后续获取的茶叶信息的正确性。
步骤S20：在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息。
步骤S30：对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配。
为了保证从数据库中查找到的目标茶叶信息是原始数据，可以对获取的目标茶叶信息进行哈希运算，并基于所述查询追溯码获取所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值，由于所述区块链系统中的初始哈希值是无法进行更改的，因此，在匹配成功时，可以认为从所述数据库中查询到的目标茶叶信息属于原始未篡改的数据，可信度高。
步骤S40：在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
本实施例中，获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、运输及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息，对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。
参照图5，图5为本发明茶叶信息查询方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，提出本发明茶叶信息查询方法的第二实施例。
在第二实施例中，所述步骤S10之前，所述方法还包括：
步骤S01：为各节点设置初始信用值。
需要说明的是，目前的共识机制是通过节点投票选出共识节点进行区块记账，但在投票阶段存在投票不积极和异常节点不及时更换等问题，因此，本发明中通过一种信用奖惩机制，基于各节点在投票环节中的表现，确定各节点的信用值，基于信用值对所述区块链系统中的共识节点进行选取，提高各节点投票的积极性。
具体地，可以首先基于各节点在所述茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置所述初始信用值。
需要说明的是，本实施例中，节点的重要程度可以基于节点上报信息的重要程度来确定，上报信息的重要程度可以通过用户对相应的上报信息的关注度以及上报信息对茶叶质量的影响程度来评价。
步骤S02：获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值。
具体地，可以基于各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现及投票结果，确定各节点的当前信用值。
进一步地，可通过以下公式(1)来确定各节点的当前信用值：
Figure BDA0002141680000000121
其中，C0表示节点的初始信用值，C表示节点的当前信用值，t表示节点在共识节点投票环节中所用的投票时间，T为设置的固定值，V为信用消耗速度，α是投支持票的节点成为共识节点时的奖励系数，β表示投反应票的节点没有成为共识节点时的奖励系数。
步骤S03：根据各节点的当前信用值，确定备选节点。
需要说明的是，本实施例中，在获得各节点的当前信用值之后，还会将各节点的当前信用值与预设值进行匹配，获取低于预设值的当前信用值对应的第二节点，将所述第二节点从所述区块链系统中剔除，不再接收所述第二节点上报的茶叶信息。
可以理解的是，在某个节点的当前信用值低于预设值时，可能是由于该节点的投票表现不能达到要求，存在投票不积极或者投票结果不理想的情况，可以认为该节点属于异常节点的可能性非常大，为了保证整个区块链系统的安全性，将该节点从所述区块链系统中剔除，并且不再接收该节点上报的茶叶信息，另外一方面，这种节点剔除机制，也可以促使其他节点积极的维护本节点的信用系数，提高整个区块链系统的运行效率。
步骤S04：获取各备选节点与所述预设影响因素对应的因素信息，并基于所述因素信息从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
具体地，可以通过以下步骤从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点：
为所述预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；
基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；
对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；
根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；
分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；
根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；
基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
下面，将通过具体的例子说明获取主节点和备份节点的方法。
本实施例中，所述备选节点分别为节点1、节点2和节点3，所述预设的影响因素为CPU性能、GPU性能、硬盘读写能力和社会信用。
基于上述四个影响因素对节点性能的影响大小，分别为任意两个预设影响因素设置影响力比值，基于所述影响力比值，构建第一矩阵A，所述第一矩阵A如下所示：
Figure BDA0002141680000000141
通过MATLAB计算得到矩阵A的第一特征向量ω0：
ω0＝(0.904，0.347，0.010，0.230)T
将ω0归一化得到第一目标特征向量ω(1)：
ω(1)＝(0.572，0.220，0.063，0.145)T
因此，0.572、0.220、0.063及0.145分别为CPU性能、GPU性能、硬盘读写能力及社会信用的第一权值。
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各影响因素对应的第二矩阵，并分别计算各第二矩阵的第二特征向量。
需要说明的是，所述“第二矩阵”并不是一个矩阵，而是一类矩阵，可以包括多个，即每个影响因素都有一个与之对应的第二矩阵。
本实施例中，选取的影响因素为CPU性能、GPU性能、硬盘读写能力及社会信用，在具体实现中，分别对节点1、节点2及节点3在上述影响因素的性能进行测试，并基于三个节点在上述影响因素上的性能对比，构建与各因素对应的第二矩阵。
基于节点1、节点2及节点3在CPU性能上的比较，得到与CPU性能对应的第二矩阵B1。
Figure BDA0002141680000000151
通过MATLAB计算得到矩阵B1的特征向量
ω1＝(0.263，0.144，0.954)T
将ω1归一化得到
Figure BDA0002141680000000152
Figure BDA0002141680000000153
因此，0.193、0.106及0.701分别为节点1、节点2及节点3在CPU性能上的第二权值。
相应地，B2和B3矩阵是基于GPU性能和硬盘读写能力构建的第二矩阵。
Figure BDA0002141680000000154
通过MATLAB计算得到矩阵B2的特征向量
ω2＝(0.285，0.952，0.114)T
将ω2归一化得到
Figure BDA0002141680000000155
Figure BDA0002141680000000156
因此，0.211、0.705及0.084分别为节点1、节点2及节点3在GPU性能上的第二权值。
Figure BDA0002141680000000157
通过MATLAB计算得到矩阵B3的特征向量
ω3＝(0.218，0.968，0.123)T
将ω3归一化得到
Figure BDA0002141680000000158
Figure BDA0002141680000000159
因此，0.167、0.739及0.094分别为节点1、节点2及节点3在硬盘读写能力上的第二权值。
B4则是依据社会信用构造的第二比较矩阵，依据现实情况中三个节点的实际的稳定性，特构建如下第二比较矩阵。
Figure BDA00021416800000001510
通过MATLAB计算得到矩阵B4的特征向量
ω4＝(0.950，0.258，0.175)T
将ω4归一化得到
Figure BDA0002141680000000161
Figure BDA0002141680000000162
因此，0.687、0.186及0.127分别为节点1、节点2及节点3在社会信用上的第二权值。
基于所述第一权值和第二权值，确定的节点1、节点2及节点3的目标权值表2所示。
表2
Figure BDA0002141680000000163
可以理解的是，预设影响因素的第一权值是基于预先设置的各影响因素之间的影响力比值而获得的，在某种程度上，反应了用户希望考察的节点的性能方向，比如用户相比较社会信用，更加看重GPU性能，可以将GPU性能与社会信用的影响力比值设置为一个较大的数，而各节点在各影响因素的第二权值，可以反映出各节点在相应的影响因素方面的性能高低。
从表2可以看出，节点1、节点2及节点3的目标权值分别为0.267、0.290及0.443，因此，节点3在各方面的综合权值最高，理论上将节点1作为主节点是最好的选择，节点1和节点2可作为备份节点。
本实施例中，在实际的茶叶信息追溯过程中，常常面对有节点增加的问题，本方案还提供了一种基于智能合约的动态节点变更策略，在具体执行时，共识节点将待添加的节点的配置文件中的信息写到本地，然后通过共识节点对新的系统配置文件进行共识，共识之后，就所述待添加的节点添加至了区块链系统中。
本实施例中，为各节点设置初始信用值，需要各节点积极维护本节点的信用值，基于各节点的当前信用值确定备选节点，并通过预设影响因素对区块链系统中的备选节点的性能进行考察，从而选取出主节点和备份节点，保证了共识节点的质量，提升了共识的效率，保障了区块链的整体安全性。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有茶叶信息查询程序，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时实现如下操作：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中；
在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息；
将所述茶叶信息存储至所述数据库中，并将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息；
查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式；
展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
为各节点设置初始信用值；
获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值；
根据各节点的当前信用值，确定备选节点；
获取各备选节点与所述预设影响因素对应的因素信息，并基于所述因素信息从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
基于所述各节点在所述茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置所述初始信用值。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
为所述预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；
基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；
对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；
根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；
分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；
根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；
基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出所述主节点和备份节点。
进一步地，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取低于预设值的当前信用值对应的第二节点；
将所述第二节点从所述区块链系统中剔除，不再接收所述第二节点上报的茶叶信息。
在本实施例中，获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息，对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。
参照图6，图6为本发明茶叶信息查询装置第一实施例的功能模块图，基于所述茶叶信息查询方法，提出本发明茶叶信息查询装置的第一实施例。
在本实施例中，所述茶叶信息查询装置包括：
获取模块10，用于获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、运输及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中。
需要说明的是，茶叶的信息采集贯穿茶叶的整个生产流通过程，根据实际场景采集数据的方式可分为人工采集和传感器自动采集，采集的数据通过网络上传到相应的节点中。
可以理解的是，为了保证茶叶信息的完整性，需要对茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的信息进行采集，采集及记录的具体内容可参见表1。
表1茶叶信息采集表
Figure BDA0002141680000000201
可以理解的是，在数据的采集及记录过程中，为了保证源头数据的准确，可以引入物联网技术，在茶叶种植阶段使用风速传感器、DH22温湿度传感器、PM2.5传感器以及土壤温度传感器等对源头数据进行自动化采集，然后通过网络将数据传输至相应的节点服务器中。
本实施例中，在获取了相应的茶叶信息之后，会将获取的茶叶信息存储至数据库中，并将所述将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满中预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
本实施例中，主节点会对茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满足预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，所述哈希树的结构可参见图3，图3是以4个交易信息为例的哈希树结构，其中，交易A、交易B、交易C及交易D为茶叶信息，H_a、H_b、H_c、H_d是对茶叶信息进行哈希运算得到的哈希摘要。哈希树是由底向上构建而成的，它的叶子节点的值是单个茶叶信息，非叶子节点的值是对相应的子节点的哈希值进行计算所得，这种数据结构能较好的保证数据的完整性。
为了使本发明的实现方式更加容易理解，现结合图4，具体说明如何将茶叶信息存储至区块中，从而保证茶叶信息的不可篡改。
本实施例的区块结构如图4所示，所述区块链中的区块包括区块头和区块主体两部分，区块体中是对所有茶叶信息的记录，并且将所述茶叶信息保存如图3所示的哈希树中，区块头是一个区块的核心，它的作用是独一无二的标识区块本身，具体包含了前一个区块的哈希值、版本号、时间戳、难度目标及区块体中的哈希树的哈希根值。
需要说明的是，区块的封装主要由主节点负责，并交由备份节点进行验证，备份节点在接收到主节点发送的待验证区块后，会对待验证区块中的数据进行检查验证，从而保证区块中数据的正确性，另一方面也可以同时检测主节点是否宕机，一旦发生异常情况，备份节点可以触发在所述区块链系统的共识节点中重新先出新的主节点。
需要说明的是，本实施例中，不是所有的节点参与共识，而是通过预先选择的共识节点参与共识，提高了共识的安全性和效率。
具体地，在主节点建立了当前区块后，会将所述当前区块发送给备份节点进行验证，在验证通过后，所述当前区块会与所述区块链系统中的上一个区块连接起来，形成一种链式存储结构。
可以理解的是，这种连接方式也是保证数据不被篡改的一个有效的手段，可达到牵一发而动全身的效果。如果出现恶意节点更改链上某一个区块的交易信息，则会导致该区块的哈希根值发生改变，继而导致区块头的哈希值发生变化，因为与之相连的下一个区块存了它头部的哈希值，下一个区块的哈希值也会随之改变，由于连锁效应会导致后续整个区块链存储出错，此条链就会成为一条废链，信息不可信，这样也就保证了数据的不可篡改。
质量信息追溯中最大的问题就是信息的真实性，这种链式存储可以很好的保证数据不受篡改，且可追溯的特性。将茶叶相关信息以区块的形式记录，并以链式存储连接，是实现基于区块链技术的追溯的基础。
可以理解的是，也会出现验证失败的情况，在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息，查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式，展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
具体地，在接收到备选节点对当前区块验证失败的信息时，可以确定具体是哪一种消息验证失败，找到验证失败的消息对应的第一节点，获取所述第一节点的茶叶信息获取方式，比如是传感器直接传输数据，还是人工记录数据，对用户进行提醒，以使用户对具体的茶叶信息获取方式进行检查，比如传感器是否出现故障，人工录入时是无意中出错，还是故意上报错误信息等，从而保证后续获取的茶叶信息的正确性。
查找模块20，用于在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息。
匹配模块30，用于对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配。
为了保证从数据库中查找到的目标茶叶信息是原始数据，可以对获取的目标茶叶信息进行哈希运算，并基于所述查询追溯码获取所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值，由于所述区块链系统中的初始哈希值是无法进行更改的，因此，在匹配成功时，可以认为从所述数据库中查询到的目标茶叶信息属于原始未篡改的数据，可信度高。
发送模块40，用于在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
本实施例中，获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、运输及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中，在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息，对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配，在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息，通过将获取的茶叶数据分别存储在数据库及区块链系统中，用户获得的是与区块链系统中的原始数据匹配成功的数据，由于区块链中的信息具有数据共享及不可篡改的特点，从而保证了保证了用户获得的数据的真实性，增加了数据的可信度。
可理解的是，所述茶叶信息查询装置中的各模块还用于实现上述方法中的各步骤，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些单词解释为名称。
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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端智能电视(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络智能电视等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种茶叶信息查询方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
基于各节点在茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置初始信用值；
获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现通过以下公式，分别确定各节点的当前信用值：
Figure FDA0003458316610000011
其中，C0表示节点的初始信用值，C表示节点的当前信用值，t表示节点在共识节点投票环节中所用的投票时间，T为设置的固定值，V为信用消耗速度，α是投支持票的节点成为共识节点时的奖励系数，β表示投反应票的节点没有成为共识节点时的奖励系数；
根据各节点的当前信用值和预设值进行匹配，确定备选节点；
为预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；
基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；
对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；
根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；
获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；
分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；
根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；
基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出主节点和备份节点；
获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息；
将所述茶叶信息存储至数据库中，并将所述茶叶信息发送至区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满足预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证；
在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述茶叶信息存储至所述数据库中，并将所述茶叶信息发送至所述区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满足预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证之后，所述方法还包括：
在接收到验证失败信息时，获取与所述验证失败信息对应的目标信息；
查找到与所述目标信息对应的第一节点，并确定所述第一节点的目标茶叶信息获取方式；
展示提示信息，以使用户对所述目标茶叶获取方式进行检查。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现，分别确定各节点的当前信用值之后，所述方法还包括：
获取低于预设值的当前信用值对应的第二节点；
将所述第二节点从所述区块链系统中剔除，不再接收所述第二节点上报的茶叶信息。
4.一种茶叶信息查询设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的茶叶信息查询程序，所述茶叶信息查询程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的茶叶信息查询方法的步骤。
5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有茶叶信息查询程序，所述茶叶信息查询程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的茶叶信息查询方法的步骤。
6.一种茶叶信息查询装置，其特征在于，所述茶叶信息查询装置包括：
获取模块，用于获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息，并将所述茶叶信息存储至数据库及区块链系统中；
查找模块，用于在接收到查询请求时，获取待查询茶叶信息的查询追溯码，基于所述查询追溯码，在所述数据库中查找与所述查询追溯码对应的目标茶叶信息；
匹配模块，用于对所述目标茶叶信息进行哈希运算，获取所述目标茶叶信息的当前哈希值，并将所述当前哈希值与所述目标茶叶信息在所述区块链系统中的初始哈希值进行匹配；
发送模块，用于在匹配成功时，发送所述目标茶叶信息；
所述获取模块，还用于基于各节点在所述茶叶系统中的重要程度、配置信息及社会信用为各节点设置初始信用值；
所述获取模块，还用于获取各节点在历史共识节点选取过程中的投票表现，基于所述投票表现通过以下公式，分别确定各节点的当前信用值：
Figure FDA0003458316610000031
其中，C0表示节点的初始信用值，C表示节点的当前信用值，t表示节点在共识节点投票环节中所用的投票时间，T为设置的固定值，V为信用消耗速度，α是投支持票的节点成为共识节点时的奖励系数，β表示投反应票的节点没有成为共识节点时的奖励系数；
所述获取模块，还用于根据各节点的当前信用值，确定备选节点；
所述获取模块，还用于为预设影响因素中任意两个预设影响因素设置影响力比值；基于所述影响力比值构建第一矩阵，并计算得到所述第一矩阵的第一特征向量；对所述第一特征向量进行归一化处理，得到所述第一特征向量的第一目标特征向量；根据所述第一目标特征向量，得到各预设影响因素的第一权值；获取各备选节点与各预设影响因素对应的因素信息，基于所述因素信息，构建与各预设影响因素对应的第二矩阵，并分别计算得到各第二矩阵的第二特征向量；分别对所述第二特征向量进行归一化处理，得到所述第二特征向量的第二目标特征向量；根据所述第二目标特征向量，得到所述各备选节点在各预设影响因素的第二权值；基于所述第一权值和第二权值，确定各备选节点的目标权值，并基于所述目标权值，从所述备选节点中选取出主节点和备份节点；
所述获取模块，还用于获取茶叶系统中各节点上报的与茶叶种植、加工、包装及销售各环节相关的茶叶信息；
所述获取模块，还用于将所述茶叶信息存储至数据库中，并将所述茶叶信息发送至区块链系统的主节点，以使所述主节点分别对所述茶叶信息进行哈希运算，获得与各茶叶信息对应的哈希摘要，在所述哈希摘要的数目满足预设数目时，基于所述哈希摘要建立所述茶叶信息的哈希树，并获得所述哈希树的哈希根值，将所述哈希树、所述哈希根值及上一个区块的区块头的哈希值存储至当前区块中，并将所述当前区块发送至各备选节点，以使各备选节点对所述当前区块中的茶叶信息进行验证。
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