CN111343179A - 一种链上数据真实性的实时共识方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种链上数据真实性的实时共识方法及装置，包括：接收非验证节点发送的交易请求报文；根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片；判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致；对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。本申请通过远程摄像头节点获取上链数据对应的实体图片，保证的上链的数据类型和数量存在与之相符的物品实体和图片，在共识阶段，结合各节点的图片识别算法等业务检验系统对上链数据进行货实相符的校验，确保造假数据及时被发现，为区块链上数据真实性提供有力支持，提高数据的可信度，防范业务的潜在风险。

Description

一种链上数据真实性的实时共识方法及装置
技术领域
本申请属于区块链技术领域，具体地讲，涉及一种链上数据真实性的实时共识方法及装置。
背景技术
在传统的区块链技术中，由于缺乏实时有效的手段来确认链上数据的真实性，所以通常采用主观信任链上数据提供方的方式(即认为数据提供方提供的任何数据均是可信可靠的)，或者采用上链后一段时间才从区块链账本中获取数据来进行真实性验证的方式。上述方式缺乏有效途径来实时确认链上数据的真实性，例如在供应链金融中，仓库方希望给把相关的库存货物的类型和数量信息入链，但是金融机构、监管机构等利益相关方却难以验证上链的库存数据库是否与仓库中库存的实体货物信息一致，仅能采取主观信任或者事后实地验证的手段来验证，一旦仓库方对商联数据造假，将会在整个区块链网络中造成经济损失或者潜在风险。
发明内容
本申请提供了一种链上数据真实性的实时共识方法及装置，以至少解决现有技术中无法对上链数据实时地验证真实性的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种链上数据真实性的实时共识方法，包括：接收非验证节点发送的交易请求报文；
根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片；
判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致；
对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。
在一实施例中，根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，包括：
从交易请求报文提取远程摄像头URL地址；
通过远程摄像头URL地址向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文。
在一实施例中，判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致，包括：
根据物品类型选取预先训练的物品图像识别模型；
利用物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
在一实施例中，训练物品图像识别模型具体包括以下步骤：
获取训练图像，并利用物品图像识别模型对训练图像进行预处理，预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化；
利用物品图像识别模型从预处理后的训练图像中提取物品特征信息，并将物品特征信息存入物品特征库。
在一实施例中，对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约，包括：
调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验；
对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种链上数据真实性的实时共识装置，包括：
接收单元，用于接收非验证节点发送的交易请求报文；
图片摄影读取请求报文发送单元，用于根据所述交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使所述远程摄像节点拍摄现场图片；
判断单元，用于判断所述交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；
共识单元，用于对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。
在一实施例中，所述图片摄影读取请求报文发送单元包括：
地址提取模块，用于从所述交易请求报文提取远程摄像头URL地址；
报文发送模块，用于通过所述远程摄像头URL地址向所述远程摄像节点发送所述图片摄影读取请求报文。
在一实施例中，所述判断单元包括：
模型选取模块，用于根据所述物品类型选取预先训练的物品图像识别模型；
特征提取模块，用于利用所述物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
在一实施例中，物品图像识别模型训练单元具体包括：
训练图像获取模块，用于获取训练图像，并利用所述物品图像识别模型对所述训练图像进行预处理，所述预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化；
入库模块，用于利用所述物品图像识别模型从预处理后的所述训练图像中提取物品特征信息，并将所述物品特征信息存入所述物品特征库。
在一实施例中，共识单元包括：
真实性校验模块，用于调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验；
实时共识模块，用于对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
本申请设计了一种可以实时共识验证商联数据真实性的方法及装置，通过远程摄像头节点获取上链数据所对应的实体图片，确保上链的数据类型和数量均存在与之相符的物品实体和图片，此外，在共识阶段，结合了各节点的图片识别算法对上链数据进行了真实性校验，确保了造假数据能够被及时发现，为区块链上数据的真实性提供了保障，防范了业务的潜在风险。
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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本申请中的一种链上数据真实性的实时共识系统示意图。
图2为本申请提供的一种链上数据真实性的实时共识方法流程图。
图3为本申请实施例中根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文的流程图。
图4为本申请实施例中判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致的流程图。
图5为本申请实施例中训练物品图像识别模型的方法流程图。
图6为本申请实施例中对判断结果进行实时共识并根据共识结果执行智能合约的方法流程图。
图7为本申请提供的一种链上数据真实性的实时共识装置的结构框图。
图8为本申请实施例中图片摄影读取请求报文发送单元的结构框图。
图9为本申请实施例中判断单元的结构框图。
图10为本申请实施例中物品图像识别模型训练单元的结构框图。
图11为本申请实施例中共识单元的结构框图。
图12为本申请实施例中提供的一种电子设备的具体实施方式。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
在传统的区块链技术中，由于缺乏实时有效的手段来确认链上数据的真实性，所以通常采用主观信任链上数据提供方的方式(即认为数据提供方提供的任何数据均是可信可靠的)，或者采用上链后一段时间才从区块链账本中获取数据来进行真实性验证的方式，因此，一旦仓库方对商联数据造假，将会在整个区块链网络中造成经济损失或者潜在风险。
为了解决上述问题，提供了一种链上数据真实性的实时共识系统，如图1所示，为该系统的示意图，该系统包括前端的应用层服务器1、验证节点2、非验证节点3、认证节点4和远程摄像节点5。其中，应用层服务器1与区块链的验证节点2、非验证节点3连接，还与远程摄像节点5中的一个或多个节点连接连接，并可以进行数据的双向传输。验证节点2与每个非验证节点3和每个远程摄像节点5之间均相互连接并进行双向的数据传输。认证节点4与每个验证节点2和每个非验证节点3都保持连接，并可以进行数据的双向传输。
应用层服务器1可以是由一台服务器或多台服务器组成的服务器集群，主要负责处理区块链以外的业务逻辑。通常，区块链的验证节点2和非验证节点3均向应用层服务器1提供服务接口。应用层服务器1根据具体的业务逻辑构造请求报文并向区块链发送。应用层服务器1可以调用区块链所提供的服务接口并等待区块链系统执行交易并返回交易结果后再继续执行后续的业务逻辑。
验证节点2可以是由一台或多台服务器组成的服务器集群。验证节点2在启动并加入区块链网络时会向认证节点4发送请求并获取认证节点4签发的交易证书。为了保证交易的匿名性和安全性，验证节点2在发送交易请求时会使用认证节点4批量签发的交易证书对交易进行签名，并使用由密钥交换算法生成的对称加密密钥对交易数据进行加密。通常，在一个区块链网络中存在若干个验证节点2，每一个验证节点2都负责接收应用层服务器1发送(或者是区块链非验证节点3转发)的交易请求，在对交易请求进行签名和加密后，广播至区块链网络中的其他验证节点。其他验证节点收到该交易后，会对交易进行验签。根据不同的场景，验证节点2可以采用不同的共识算法对交易进行共识，达成共识后的交易会被执行，而交易请求则会在缓存了一定数量的交易请求后或经过一段时间后打包写入区块，进行持久化存储。
非验证节点3可以是由一台或多台服务器组成的服务器集群。非验证节点3在启动并加入区块链网络时会向认证节点4发送请求，获取认证节点4签发的交易证书。为了保证交易的匿名性和安全性，非验证节点3在发送交易请求时会使用认证节点4批量签发的交易证书对交易进行签名，并使用由密钥交换算法生成的对称加密密钥对交易数据进行加密。非验证节点3可以接收应用层服务器1所发送的交易请求，并对交易进行封装，还可以添加交易类型、时间戳和签名等字段内容。其中交易类型字段根据应用服务器的报文类型确定，如根据部署智能合约、查询区块链数据、修改区块链数据等请求类型来确定。时间戳字段取当前非验证节点3接收到请求时的时间戳。签名字段使用交易证书所对应的私钥对交易数据进行签名，并把经过签名的交易附上该交易证书，再使用对称密钥对该交易进行加密，最后把经过加密的交易转发给区块链验证节点2。区块链非验证节点3本身并不参与共识，也不会执行交易或保存区块数据。
认证节点4可以是一台服务器或多台互相备份的服务器。认证节点4主要为验证节点2和非验证节点3提供身份认证和签发证书服务。
远程摄像节点5主要为验证节点2提供远程实体图片摄影、图片加密、图片传输和发起方身份认证等服务。
基于上述系统，本申请提供了一种链上数据真实性的实时共识方法，如图2所示，包括以下步骤：
S201：接收非验证节点发送的交易请求报文。
在一具体实施例中，首先，应用服务器1向非验证节点3发起数据上链的交易请求报文，该交易请求报文中包含上链数据的物品类型、物品数量、远程摄像头URL地址、应用服务器身份认证证书以及用户名等信息。非验证节点3接收到该交易请求报文后，检查该交易的合法性并根据该交易请求报文中的内容组装成交易。完成交易组装后，非验证节点3使用交易证书所对应的私钥对该交易进行签名，并将交易请求报文转发给所有的验证节点2。验证节点2接收非验证节点3发送的交易请求报文。
S202：根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片。
在一具体实施例中，验证节点2接收了交易请求报文后，检查该交易的合法性，具体包括：判断交易的流量是否超过某个预设的阈值、当前的交易发起方的身份信息、当前的交易发起方的数据上链权限等。如果该交易没有通过合法性校验，验证节点2会拒绝处理该交易。
在完成了交易的合法性校验后，验证节点2解析交易请求报文，并根据解析得到的交易请求报文中的内容向远程摄像节点5发送图片摄影读取请求报文，该图片摄影读取请求报文中包括该验证节点2自身的TLS身份认证证书。
S203：判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致。
在一具体实施例中，远程摄像节点5接收到验证节点2发送的图片摄影读取请求报文后，通过向验证节点2发起验证请求以此来验证验证节点2的身份信息(主要根据图片摄影读取请求报文中的TLS身份认证证书进行身份信息的验证)是否正确以及该验证节点2是否具有图片访问权限，如果验证通过，则拍下现场物品实体的现场图片并回传给验证节点2，验证节点2通过物品图像识别模型判断交易请求报文中记载的物品类型及物品数量与现场图片中的物品类型及物品数量是否一致。
在一具体实施例中，远程摄像节点还可以在拍下物品实体的现场图片后对该现场图片进行加密，并将加密后的图片返回给验证节点2，本申请对此处的加密过程并不做限定。
S204：对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。
步骤S203中判断了交易请求报文中记载的物品类型及物品数量与现场图片中的物品类型及物品数量是否一致并得到判断结果，该验证节点2将判断结果进行共识，在一具体实施例中，在共识阶段，其他各验证节点均会利用各自节点上的图片识别算法对上链数据进行货实相符的校验，如果校验不通过则立即停止交易并返回交易失败，防止业务发生风险。在共识完成后，验证节点集群中的所有验证节点如果均达成了一致的结果，即对上链数据的真实性作出了一致的判断，则执行共识；否则，对各个验证节点的共识结果回滚，不进行持久化处理。验证节点2对共识结果进行验证，如果验证通过，则执行智能合约；如果验证没通过，则返回具体的共识报错信息。
图2所示的方法的执行主体可以为服务器、PC、移动终端，相比于现有技术中缺乏对上链数据的真实性进行验证的问题，本申请增加了远程摄像节点，再利用图像处理技术，将上链数据与远程摄像节点拍摄到的数据进行实时比对验证上链数据的真实性，实现了对上链数据真实性的有效、实时地验证功能。
在一实施例中，如图3所示，根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，包括：
S301：从交易请求报文提取远程摄像头URL地址。
在S202步骤中，验证节点2解析交易请求报文后获得了交易请求报文中的信息，其中包括远程摄像头URL地址。
S302：通过远程摄像头URL地址向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文。
在一具体实施例中，验证节点2向该URL地址所对应的远程摄像节点5发起图片摄影读取请求报文。
在一实施例中，如图4所示，判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致，包括：
S401：根据物品类型选取预先训练的物品图像识别模型。
在一具体实施例中，验证节点2根据已经解析出的交易请求中的物品类型选取与该物品类型相对应的物品图像识别模型。物品图像识别模型有若干个，均已预先训练完成，并且一个物品图像识别模型对应一种物品类型，用于对该特定种类的物品进行识别。
S402：利用物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
在一具体实施例中，被选取的物品图像识别模型对现场图片进行特征值定位的操作，特征值定位的操作具体包括区域检测、物品检测、光线增强、图像规范化等操作(即对现场图片进行预处理)。在完成特征值定位的操作后，对预处理后的现场图片提取物品特征，通过比较提取的物品特征与预先建立的物品特征库中数据的相似度来进行物品的比对，得到现场图片中的物品是否为链上数据中的物品的结果。例如，链上数据中的物品为口罩，则交易请求报文中的物品类型也为口罩，验证节点根据交易请求报文选取了专门用于识别口罩的物品图像识别模型A，物品图像识别模型A通过比较现场图片中的物品的特征与物品图像识别模型A的物品特征库(该物品特征库中存储着口罩的图像特征信息)来判断现场图片中的物品是否为口罩，如果不是，则存在链上数据造假。
在一实施例中，如图5所示，训练物品图像识别模型具体包括以下步骤：
S501：获取训练图像，并利用物品图像识别模型对训练图像进行预处理，预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化。
在一具体实施例中，将仓库中所有物品的图像作为训练图像，利用不同的物品图像识别模型对训练图像进行区域检测、物品检测、光线增强等预处理。
S502：利用物品图像识别模型从预处理后的训练图像中提取物品特征信息，并将物品特征信息存入物品特征库。
在一具体实施例中，利用一物品图像识别模型提取某一特定种类的物品(比如口罩)的训练图像的物品特征信息，得到口罩的物品特征信息例如颜色、型号、尺寸等，并将物品特征信息存入该物品图像识别模型的物品特征库中。
在一实施例中，如图6所示，对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约，包括：
S601：调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验。
在一具体实施例中，经过步骤S402得到了现场图片与上链数据中的物品类型是否一致的结果之后执行用于验证数据真实性的共识算法。所有的验证节点2接收到非验证节点3转发的数据上链请求后，通过节点选取算法选取主节点。每个验证节点判断自己是否为主节点，如果不是主节点，则退出，如果是主节点，则继续下一步处理。节点选取算法包括但是不限于循环从验证节点0、1、2、3的顺序依次作为主节点。在确定主节点后，主节点检查非验证节点发送的交易请求，确保之前从未处理过该交易请求以防重复处理。
上述预先准备工作完成后，主节点根据上链交易的物品类型，调用对应的图片识别模型，对现场图片中的物品进行识别，比较图片中物品的细节特征点与物品特征库中数据的相似度，如果相似度高于某一预设值，则认为是相似的；如果不相似，则退出。
如果上述比较结果为相似，主节点生成pre-prepare报文信息，报文信息包括当前主节点ID、交易序号n、交易请求摘要、发送节点的ID、上链物品的类型、远程摄像节点的URL地址以及图片真实性校验结果等，并将pre-prepare报文广播给所有的验证节点(包括主节点与非主节点)，然后持久化pre-prepare报文信息。所有的验证节点在接收到主节点的pre-prepare报文后，检查主节点发送的pre-prepare报文合法性，包括主节点ID是否主节点选取算法计算出来的主节点一致，交易序号是否满足在规定区间，交易摘要是否正确等。合法性检查通过后，各验证节点解析pre-prepare报文远程摄像节点的URL地址后发起图片摄影请求、获得图片，并调用图像识别模块进行真实性校验，包括对图片中的物体进行识别来核实图片和物品是否一致。并且各验证节点判断接收到的其他验证节点对该图片的真实性校验是否为通过。
S602：对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
在一具体实施例中，如果通过了S601中的真实性校验，各验证节点生成prepare报文信息，报文信息包括当前主节点ID、交易序号n、交易请求摘要、发送节点的ID、图片hash摘要、加密图片的存储路径及本地图片的业务校验结果等，并且将prepare报文广播给所有验证节点，各验证节点持久化prepare报文信息。所有验证节点接收到其他验证节点的prepare报文后，检查各验证节点发送的pre-prepare报文合法性，包括主节点ID是否与主节点选取算法计算出来的主节点一致、交易序号是否满足在规定区间、交易摘要是否正确等。
在完成了上述过程后，接下来所有验证节点检查是否满足共识条件，共识条件具体包括以下内容(本申请不以此为限)：
1.在本地的数据库可以查询到该交易已经在prepared阶段。
2.收到网络中所有节点的prepared报文，且prepared报文中图片业务校验结果都为通过。
如果满足了共识条件，那么则表示实时验证数据真实性的共识通过。共识通过后开始执行智能合约。
本申请通过远程摄像头节点获取与上链数据对应的实体图片，确保造假数据及时被发现，在共识阶段，结合各节点的图片识别算法实时对上链数据进行货实相符的校验。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种链上数据真实性的实时共识装置，可以用于实现上述实施例中所描述的方法，如下面实施例所述。由于该链上数据真实性的实时共识装置解决问题的原理与链上数据真实性的实时共识方法相似，因此链上数据真实性的实时共识装置的实施可以参见链上数据真实性的实时共识方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7为本申请提供的一种链上数据真实性的实时共识装置，包括：
接收单元701，用于接收非验证节点发送的交易请求报文；
图片摄影读取请求报文发送单元702，用于根据所述交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使所述远程摄像节点拍摄现场图片；
判断单元703，用于判断所述交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；
共识单元704，用于对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。
在一实施例中，如图8所示，所述图片摄影读取请求报文发送单元702包括：
地址提取模块801，用于从所述交易请求报文提取远程摄像头URL地址；
报文发送模块802，用于通过所述远程摄像头URL地址向所述远程摄像节点发送所述图片摄影读取请求报文。
在一实施例中，如图9所示，所述判断单元703包括：
模型选取模块901，用于根据所述物品类型选取预先训练的物品图像识别模型；
特征提取模块902，用于利用所述物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
在一实施例中，如图10所示，物品图像识别模型训练单元具体包括：
训练图像获取模块1001，用于获取训练图像，并利用所述物品图像识别模型对所述训练图像进行预处理，所述预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化；
入库模块1002，用于利用所述物品图像识别模型从预处理后的所述训练图像中提取物品特征信息，并将所述物品特征信息存入所述物品特征库。
在一实施例中，如图11所示，共识单元704包括：
真实性校验模块1101，用于调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验；
实时共识模块1102，用于对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
本申请提供的链上数据真实性的实时共识装置能够实时验证链上数据的真实性，确保造假数据能够被及时发现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图12，所述电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)1201、内存1202、通信接口(Communications Interface)1203、总线1204和非易失性存储器1205；
其中，所述处理器1201、内存1202、通信接口1203通过所述总线1204完成相互间的通信；
所述处理器1201用于调用所述内存1202和非易失性存储器1205中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的方法中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
S201：接收非验证节点发送的交易请求报文。
S202：根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片。
S203：判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致。
S204：对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
S201：接收非验证节点发送的交易请求报文。
S202：根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片。
S203：判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的现场图片中的内容是否一致。
S204：对判断结果进行共识，并根据共识结果执行智能合约。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。虽然本说明书实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。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、产品或者设备不仅包括那些要素，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、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种链上数据真实性的实时共识方法，其特征在于，包括：
接收非验证节点发送的交易请求报文；
根据所述交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使所述远程摄像节点拍摄现场图片；
判断所述交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；
对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约。
2.根据权利要求1所述的实时共识方法，其特征在于，所述根据所述交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，包括：
从所述交易请求报文提取远程摄像头URL地址；
通过所述远程摄像头URL地址向所述远程摄像节点发送所述图片摄影读取请求报文。
3.根据权利要求1或2所述的实时共识方法，其特征在于，所述判断所述交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致，包括：
根据所述物品类型选取预先训练的物品图像识别模型；
利用所述物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
4.根据权利要求3所述的实时共识方法，其特征在于，训练所述物品图像识别模型具体包括以下步骤：
获取训练图像，并利用所述物品图像识别模型对所述训练图像进行预处理，所述预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化；
利用所述物品图像识别模型从预处理后的所述训练图像中提取物品特征信息，并将所述物品特征信息存入所述物品特征库。
5.根据权利要求3所述的实时共识方法，其特征在于，所述对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约，包括：
调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验；
对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
6.一种链上数据真实性的实时共识装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收非验证节点发送的交易请求报文；
图片摄影读取请求报文发送单元，用于根据所述交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使所述远程摄像节点拍摄现场图片；
判断单元，用于判断所述交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；
共识单元，用于对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约。
7.根据权利要求6所述的实时共识装置，其特征在于，所述图片摄影读取请求报文发送单元包括：
地址提取模块，用于从所述交易请求报文提取远程摄像头URL地址；
报文发送模块，用于通过所述远程摄像头URL地址向所述远程摄像节点发送所述图片摄影读取请求报文。
8.根据权利要求6或7所述的实时共识装置，其特征在于，所述判断单元包括：
模型选取模块，用于根据所述物品类型选取预先训练的物品图像识别模型；
特征提取模块，用于利用所述物品图像识别模型从现场图片中提取现场物品特征，并判断现场物品特征与物品特征库中数据的是否一致。
9.根据权利要求8所述的实时共识装置，其特征在于，物品图像识别模型训练单元具体包括：
训练图像获取模块，用于获取训练图像，并利用所述物品图像识别模型对所述训练图像进行预处理，所述预处理包括：区域检测、物品检测、光线增强和图像规范化；
入库模块，用于利用所述物品图像识别模型从预处理后的所述训练图像中提取物品特征信息，并将所述物品特征信息存入所述物品特征库。
10.根据权利要求8所述的实时共识装置，其特征在于，所述共识单元包括：
真实性校验模块，用于调用图片识别模型对现场图片进行识别和真实性校验；
实时共识模块，用于对通过真实性校验的现场图片进行实时共识并根据共识结果执行智能合约。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任意一项所述链上数据真实性的实时共识方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述链上数据真实性的实时共识方法。
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