CN111814082A - 基于区块链的跟踪方法及跟踪服务器 - Google Patents
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Abstract
本公开提供基于区块链的跟踪方法及跟踪服务器，其中，所述基于区块链的跟踪方法包括：跟踪服务器获取来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对象的第一位置信息；所述跟踪服务器根据所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内；若不处于所述安全区域范围内，则所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象。本公开实施例至少可以实现对传染病疑似患者进行有效跟踪，从而提高病毒防控效率。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于区块链的跟踪方法、 一种跟踪服务器、一种区块链发起节点、一种区块链参与比对节点以及 一种计算机可读存储介质。
背景技术
在传染病防控中，其重要防控手段为病原隔离，一旦病毒携带者接 触他人，被其接触的周围人的健康安全也将受到威胁。而针对一些无症 状病毒携带患者或者仍处于病度潜伏期的病毒携带患者，因其害怕被隔 离而隐瞒其病原接触史，导致公务人员无法准确实施对疑似患者的有效 隔离，从而降低病毒防控效率。
由于健康人群的预防保护主要措施是控制传染源，因此，提出一种 可以对传染病疑似患者进行有效跟踪，从而提高病毒防控效率的方案是 目前亟待解决的问题。
发明内容
本公开提供了一种基于区块链的跟踪方法及跟踪服务器，以至少解 决上述问题。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于区块链的跟踪方法， 包括：
所述跟踪服务器获取来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对 象的第一位置信息；
所述跟踪服务器根据所述区块链发起节点的第一跟踪对象的第一 位置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全 区域范围内；
若不处于所述安全区域范围内，所述跟踪服务器则基于所述第一跟 踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象。
根据本公开实施例的第二方面，提供另一种基于区块链的跟踪方法， 包括：
区块链发起节点获取第一跟踪对象的第一位置信息；
所述区块链发起节点基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断 所述第一跟踪对象是否离开预设区域；
若所述第一跟踪对象离开预设区域，所述区块链发起节点则将所述 第一跟踪对象的第一位置信息上传至区块链，以及，将所述第一跟踪对 象的第一位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器获取所述第 一跟踪对象的第一位置信息，然后根据所第一跟踪对象的第一位置信息 判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围 内，当不处于所述安全区域范围时，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪 对象的第一位置信息跟踪所述第一跟踪对象。
根据本公开实施例的第三方面，提供又一种基于区块链的跟踪方法， 包括：
区块链参与比对节点从区块链中获取第一跟踪对象的第一位置信 息，以及第二跟踪对象的第二位置信息；
所述区块链参与比对节点计算所述第一跟踪对象的第一位置信息 和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值；
所述区块链参与比对节点判断所述相似度值是否大于预设相似度 阈值；
若大于预设相似度阈值，则所述区块链参与比对节点将所述第一跟 踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联；以及，
所述区块链参与比对节点将与所述第一跟踪对象的第一位置信息 关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪 服务器在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪 对象的第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种跟踪服务器，包括：
第一获取模块，其设置为获取来自所述区块链发起节点发送的第一 跟踪对象的第一位置信息；
第一判断模块，其设置为根据所述第一跟踪对象的第一位置信息， 判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围 内；
跟踪模块，其设置为在第一判断模块的判断结果为不处于所述安全 区域范围内时，基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一 跟踪对象。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种区块链发起节点，包括：
第二获取模块，其设置为获取第一跟踪对象的第一位置信息；
第二判断模块，其设置为基于所述第一跟踪对象的第一位置信息， 判断所述第一跟踪对象是否离开预设区域；
上传及发送模块，其设置为在第二判断模块的判断结果为所述第一 跟踪对象离开预设区域时，将所述第一跟踪对象的第一位置信息上传至 区块链，以及，将所述第一跟踪对象的第一位置信息发送给跟踪服务器， 以使所述跟踪服务器获取所述第一跟踪对象的第一位置信息，然后根据 所第一跟踪对象的第一位置信息判断所述第一跟踪对象的第一位置信 息是否处于预设的安全区域范围内，当不处于所述安全区域范围时，所 述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息跟踪所述第一跟 踪对象。
根据本公开实施例的第六方面，提供一种区块链参与比对节点，包 括：
第三获取模块，其设置为从区块链中获取第一跟踪对象的第一位置 信息，以及第二跟踪对象的第二位置信息；
计算模块，其设置为计算所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二 跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值；
第三判断模块，其设置为判断所述相似度值是否大于预设相似度阈 值；
关联模块，其设置为在第三判断模块的判断结果为大于预设相似度 阈值时，将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位 置信息进行关联；以及，
发送模块，其设置为将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的 第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器 在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的 第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
根据本公开实施例的第六方面，提供一种终端设备，包括存储器和 处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储 器存储的计算机程序时，所述处理器执行所述的基于区块链的跟踪方法、 所述的另一种基于区块链的跟踪方法，或者所述的又一种基于区块链的 跟踪方法。
根据本公开实施例的第八方面，提供一种计算机可读存储介质，所 述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述 处理器执行所述的一种基于区块链的跟踪方法、所述的另一种基于区块 链的跟踪方法，或者所述的又一种基于区块链的跟踪方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的基于区块链的跟踪方法，通过跟踪服务器获取 来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对象的第一位置信息；所述跟 踪服务器根据所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对 象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内；若不处于所述安全 区域范围内，则所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息， 跟踪所述第一跟踪对象。本公开实施例至少可以实现对传染病疑似患者 进行有效跟踪，从而提高病毒防控效率。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地 从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的 和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构 来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的 一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成 对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的一种基于区块链的跟踪方法的流程示 意图；
图2为本公开实施例提供的另一种基于区块链的跟踪方法的流程 示意图；
图3为本公开实施例提供的又一种基于区块链的跟踪方法的流程 示意图；
图4为本公开实施例提供的再一种基于区块链的跟踪方法的流程 示意图；
图5为本公开实施例提供的一种跟踪服务器的结构示意图；
图6为本公开实施例提供的一种区块链发起节点的结构示意图；
图7为本公开实施例提供的一种区块链参与比对节点的结构示意 图；
图8为本公开实施例提供的一种基于区块链的跟踪系统的结构示 意图；
图9为本公开实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附 图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述 的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序 或先后次序；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中 的特征可以相互任意组合。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单 元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此， “模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
传染病〔Infectious Diseases〕作为影响人类或其它物种健康且最难 防控的疾病之一，由于其病原传染迅速，可以从一个人或其他物种，经 过各种途径传染给另一个人或物种的感染病，通常这种疾病可借由直接 接触已感染之个体、感染者之体液及排泄物、感染者所污染到的物体， 可以通过空气传播、水源传播、食物传播、接触传播、土壤传播、垂直 传播等，对于传染病原的跟踪和监控在防控传染病非常重要，尤其对于 一些发病率、死亡率高的传染病种，但部分人员因为害怕被隔离，否认 自己的病原地接触史，导致在病毒潜伏期阶段就开始了病毒传染行为。
而目前没有相关技术针对这种传染病原有效跟踪的方案，因此本公 开实施例提出了一种可以高效跟踪用户的位置信息，提高公务人员寻找 存在病原接触史人员的效率，大幅度降低人员流窜导致的病毒传染概率。
请参照图1，图1为本公开实施例提供的一种基于区块链的跟踪方 法的流程示意图，所述方法应用在跟踪服务器，包括步骤S101-S103。
在步骤S101中，跟踪服务器获取来自所述区块链发起节点发送的 第一跟踪对象的第一位置信息。
本实施例中，第一位置信息包括第一跟踪对象的身份信息以及该第 一跟踪对象的位置三维坐标信息。
在步骤S102中，所述跟踪服务器根据所述第一跟踪对象的第一位 置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区 域范围内，若不处于所述安全区域范围内，则执行步骤S103，否则，结 束流程。
进一步地，所述方法还包括以下步骤：
所述跟踪服务器设定所述第一跟踪对象的预设安全区域范围；以及，
所述跟踪服务器存储所述第一跟踪对象的预设安全区域范围。
例如，在某传染病的疾病防控中，公安局的跟踪服务器中存储了该 传染病的发生地的各个重要场所以及省界地图信息，然后根据第一跟踪 对象的身份信息设定第一跟踪对象的安全区域范围，该安全区域范围通 常为该第一跟踪对象的隔离地范围，并存储在跟踪服务器的存储模块中， 在一些实施例中可以根据在存储模块中建立跟踪列表的形式，每个跟踪 对象对应其身份信息、位置信息及其安全区域范围，以便跟踪服务器快 速判断跟踪对象是否离开其安全区域范围，从而实现对跟踪对象的有效 跟踪。
在步骤S103中，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位 置信息，跟踪所述第一跟踪对象。
本实施例中，跟踪服务器通过从区块链中获取被列入疑似患者的第 一跟踪对象的第一位置信息，当第一跟踪对象不再其安全区域范围内时， 可以快速实现对该用户的跟踪，相较于目前对于传染病防控公务人员需 要每时每刻守着疑似患者，从而实现对患者跟踪的防控手段，我本实施 例有效提高跟踪效率，进而大幅度降低人员流产导致的病毒传染概率。
请参照图2，图2为本公开实施例提供的另一种基于区块链的跟踪 方法的流程示意图，为了解决疑似患者在离开安全区域后又接触了其它 用户，导致其它用户存在病原接触史，引起的接触范围扩大，本实施例 在上一实施例的基础上，通过获取区块链参与比对节点比对后确认为存 在疑似患者接触史的其它用户的位置信息，实现对疑似患者的接触对象 进行有效跟踪，以防止传染原的进一步扩散，具体地，本实施例在所述 跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪 对象(即，步骤S103)之后，还包括步骤S201和步骤S202。
在步骤S201中，所述跟踪服务器判断是否接收来自区块链参与比 对节点发送的与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对 象的第二位置信息，若接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联 的第二跟踪对象的第二位置信息，则执行步骤S202，否则，结束流程。
在步骤S202中，所述跟踪服务器在跟踪第一跟踪对象的同时跟踪 所述第二跟踪对象。
可以理解的是，当区块链参与比对节点判定为第二跟踪对象与被跟 踪的第一跟踪对象关联时，说明第二跟踪对象与第一跟踪对象接触传染 可能性较高，因此，跟踪服务器需要对疑似患者第二跟踪对象进行跟踪。 由于本实施例的信息基于区块链的同步传输，第二跟踪对象基于与第一 跟踪对象的位置信息而被跟踪，说明此时的第一跟踪对象并未排除危险 性，因此，本实施例中跟踪服务器在继续跟踪第一跟踪对象的同时跟踪 第二跟踪对象。在一些实施例中，当跟踪对象排除危险性时，可以将这 些信息上传至区块链中，然后通过区块链发起节点发送给跟踪服务器， 跟踪服务器不再对相应的跟踪对象进行跟踪，避免不必要的跟踪，从而 提高跟踪效率。
请参照图3，图3为本公开实施例提供的又一种基于区块链的跟踪 方法的流程示意图，所述方法应用于区块链发起节点，通过区块链发起 节点获取用户的位置信息，来识别该用户是否为疑似患者，在识别为疑 似患者时，将其位置信息上传至区块链中，以实现跟踪服务器从区块链 中实时获取疑似患者的位置信息，进行有效位置监控，具体地，包括步 骤S301-S303。
在步骤S301中，区块链发起节点获取第一跟踪对象的第一位置信 息；
在步骤S302中，所述区块链发起节点基于所述第一跟踪对象的第 一位置信息，判断所述第一跟踪对象是否离开预设区域，若所述第一跟 踪对象离开预设区域，则执行步骤S303。
需要说明的是，本实施例中的预设区域与上一实施例中的预设的安 全区域范围可以为两种不同的区域范围，本实施例通过分析第一跟踪对 象是否离开预设区域以判定第一跟踪对象是否为疑似患者，只有在其离 开预设区域时才将该用户的第一位置信息上传至区块链，然后公安局的 跟踪服务器才能从区块链中获取该用户的位置信息判断该疑似患者是 否离开安全区域范围，在离开安全区域范围时对其进行高效跟踪。其中 安全区域范围主要根据用户的身份、隔离地等信息进行设定，而预设范 围主要根据疫情发生区域进行设定，例如，某用户离开了疫情发生地a， 回到了居所b，此处疫情发生地a的地界为预设范围，居所b的区域为 安全区域范围，需要说明的是，以上仅为对本实施例的示例，并不构成 对本实施例的限定。
在步骤S303中，所述区块链发起节点则将所述第一跟踪对象的第 一位置信息上传至区块链，以及，将所述第一跟踪对象的第一位置信息 发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器获取所述第一跟踪对象的第一 位置信息，然后根据所第一跟踪对象的第一位置信息判断所述第一跟踪 对象的第一位置信息是否处于安全区域范围内，当不处于所述安全区域 范围时，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息跟踪所 述第一跟踪对象。
在一些实施例中，区块链发起节点在将第一跟踪对象的第一位置信 息发送给跟踪服务器之前，对第一位置信息进行哈希计算，并将哈希计 算得到的哈希值发送给跟踪服务器，跟踪服务器接收到哈希值后进行解 密，获得第一跟踪对象的第一位置信息，实现信息获取的安全性。
进一步地，在所述区块链发起节点将所述第一跟踪对象的第一位置 信息上传至区块链(即，步骤S302)之后，还包括以下步骤：
所述区块链发起节点获取第二跟踪对象的第二位置信息；以及，
所述区块链发起节点将所述第二跟踪对象的第二位置信息上传至 区块链，以使区块链参与比对节点从区块链中获取所述第二跟踪对象的 第二位置信息以及第一跟踪对象的第一位置信息，并计算所述第一跟踪 对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得 到相似度值，然后判断所述相似度值是否大于预设相似度阈值，当所述 相似度值大于预设相似度阈值时，所述区块链参与比对节点将所述第一 跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联，并 将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位 置信息发送给跟踪服务器，并使所述跟踪服务器在接收到与所述第一跟 踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息时，跟踪所 述第二跟踪对象。
请参照图4，图4为本公开实施例提供的再一种基于区块链的跟踪 方法的流程示意图，应用于区块链参与比对节点，通过区块链参与比对 节点对疑似患者及其可能接触的疑似接触对象进行位置相似度比对，从 而确定疑似接触对象是否存在接触史，从而实现对存在接触史的用户进 行有效监控，同时避免对不存在接触史的用户进行错误跟踪，以及实际 中的物理隔离等防控手段，保障用户基本权益，所述方法包括步骤 S401-S405。
在步骤S401中，区块链参与比对节点从区块链中获取第一跟踪对 象的第一位置信息，以及第二跟踪对象的第二位置信息。
在步骤S402中，所述区块链参与比对节点计算所述第一跟踪对象 的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相 似度值。
在步骤S403中，所述区块链参与比对节点判断所述相似度值是否 大于预设相似度阈值，若大于预设相似度阈值，则执行步骤S404，否则， 结束流程。
具体地，可以利用第一跟踪对象和第二跟踪对象的位置信息之间的 余弦相似度，来判别二者之间的近似程度，其中预设相似度阈值，本领 域技术人员可以结合实际情况及现有技术进行适应性设定，此处不再赘 述。
在步骤S404中，所述区块链参与比对节点将所述第一跟踪对象的 第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联。
本实施例中，当第一跟踪对象和第二跟踪对象的位置信息之间的相 似度超过预设相似度阈值，被判定为第二跟踪对象存在与第一跟踪对象 的接触史，区块链参与比对节点通过将二者信息进行关联，在将关联的 第二跟踪对象的第二位置信息上传到区块链，使得跟踪服务器可以快速 获取到与第一跟踪对象相关联的第二跟踪对象，并实现对第二跟踪对象 的有效跟踪，同时在一些应用场景中，有利于对第二跟踪对象的接触史 进行事后追溯。
在步骤S405中，所述区块链参与比对节点将与所述第一跟踪对象 的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务 器，以使所述跟踪服务器在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息 关联的第二跟踪对象的第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
基于相同的技术构思，请参照图5，图5为本公开实施例提供的一 种跟踪服务器的结构示意图，所述跟踪服务器50包括第一获取模块51、 第一判断模块52以及跟踪模块53，其中，
所述第一获取模块51，其设置为获取来自所述区块链发起节点发 送的第一跟踪对象的第一位置信息；
所述第一判断模块52，其设置为根据所述第一跟踪对象的第一位 置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区 域范围内；
所述跟踪模块53，其设置为在第一判断模块的判断结果为不处于 所述安全区域范围内时，则基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟 踪所述第一跟踪对象。
进一步地，所述跟踪服务器50还包括：
设定模块，其设置为设定所述第一跟踪对象的预设安全区域范围； 以及，
存储模块，其设置为存储所述第一跟踪对象的预设安全区域范围。
进一步地，所述第一判断模块还设置为，判断是否接收来自区块链 参与比对节点发送的与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二 跟踪对象的第二位置信息；
所述跟踪模块还设置为，在所述第一判断模块的判断结果为接收到 所述与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二 位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
基于相同的技术构思，请参照图6，图6为本公开实施例提供的一 种区块链发起节点60的结构示意图，所述区块链发起节点60包括第二 获取模块61、第二判断模块62以及上传及发送模块63，其中，
所述第二获取模块61，其设置为获取第一跟踪对象的第一位置信 息；
所述第二判断模块62，其设置为基于所述第一跟踪对象的第一位 置信息，判断所述第一跟踪对象是否离开预设区域；
所述上传及发送模块63，其设置为在第二判断模块的判断结果为 所述第一跟踪对象离开预设区域时，将所述第一跟踪对象的第一位置信 息上传至区块链，以及，将所述第一跟踪对象的第一位置信息发送给跟 踪服务器，以使所述跟踪服务器获取所述第一跟踪对象的第一位置信息， 然后根据所第一跟踪对象的第一位置信息判断所述第一跟踪对象的第 一位置信息是否处于预设的安全区域范围内，当不处于所述安全区域范 围时，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息跟踪所述 第一跟踪对象。
进一步地，所述第一获取模块61还设置为，获取第二跟踪对象的 第二位置信息；以及，
所述上传及发送模块63还设置为，将所述第二跟踪对象的第二位 置信息上传至区块链，以使区块链参与比对节点从区块链中获取所述第 二跟踪对象的第二位置信息以及第一跟踪对象的第一位置信息，并计算 所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之 间的相似度，得到相似度值，然后判断所述相似度值是否大于预设相似 度阈值，当所述相似度值大于预设相似度阈值时，所述区块链参与比对 节点将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置 信息进行关联，并将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟 踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，并使所述跟踪服务器在接收 到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位 置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
基于相同的技术构思，请参照图7，图7为本公开实施例提供的一 种区块链参与比对节点的结构示意图，所述区块链参与比对节点70包 括第三获取模块71、计算模块72、第三判断模块73、关联模块74以及 发送模块75，其中，
所述第三获取模块71，其设置为从区块链中获取第一跟踪对象的 第一位置信息，以及第二跟踪对象的第二位置信息；
所述计算模块72，其设置为计算所述第一跟踪对象的第一位置信 息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值；
所述第三判断模块73，其设置为判断所述相似度值是否大于预设 相似度阈值；
所述关联模块74，其设置为在第三判断模块的判断结果为大于预 设相似度阈值时，将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象 的第二位置信息进行关联；以及，
所述发送模块75，其设置为将与所述第一跟踪对象的第一位置信 息关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器。
基于相同的技术构思，请参照图8，图8为本公开实施例提供一种 基于区块链的跟踪系统的结构示意图，所述基于区块链的跟踪系统包括 跟踪服务器50、区块链发起节点60以及区块链参与比对节点70。
本实施例中，利用区块链技术，通过区块链发起节点60收集及在 区块链中上传及广播用户的身份信息和所处位置信息，具体地，区块链 发起节点60获取终端A(第一跟踪对象随身携带的智能设备)、终端B (第二跟踪对象随身携带的智能设备)发送的第一跟踪对象的第一位置 信息，和第二跟踪对象的第二位置信息，其中，用户的位置信息可以为 三维坐标形式，然后在公安局的跟踪服务器中存储用户的安区区域范围 信息。其中，如果终端A对应的第一跟踪对象(以下省略为A)的位置 信息离开了预设区域，说明A为疑似患者用户且离开了预设区域，则区 块链发起节点60给全区块链网络节点广播A身份证号和位置信息的哈 希值，同时给公安局的跟踪服务器50发送终端A对应的第一跟踪对象 的位置信息。此时，公安局可以根据位置信息开始跟踪A并及时联系到 A。当A与B接触，区块链参与节点70收到A的位置信息以后，与终 端B对应的第二跟踪对象(以下简称B)的位置信息进行比对，如果相 似度大于预设相似度阈值，就给公安局的跟踪服务器50发送B的被接 触消息。从而B变为疑似患者用户，公安局根据此消息可以跟踪到疑似 患者用户B，及时隔离。
基于相同的技术构思，请参照图9，图9为本公开实施例提供的一 种终端设备，其特征在于，包括存储器91和处理器92，所述存储器91 中存储有计算机程序，当所述处理器92运行所述存储器91存储的计算 机程序时，所述处理器92执行所述的一种基于区块链的跟踪方法、所 述的基于区块链的另一种跟踪方法以及所述的又一种基于区块链的跟 踪方法中的任意一者。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机可读存 储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所 述处理器执行所述的一种基于区块链的跟踪方法、所述的基于区块链的 另一种跟踪方法以及所述的又一种基于区块链的跟踪方法中的任意一 者。
综上所述，本公开实施例提供的基于区块链的跟踪方法及跟踪服务 器，通过跟踪服务器获取来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对象 的第一位置信息；所述跟踪服务器根据所述第一跟踪对象的第一位置信 息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范 围内；若不处于所述安全区域范围内，则所述跟踪服务器基于所述第一 跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象。本公开实施例至少 可以实现对传染病疑似患者进行有效跟踪，从而提高病毒防控效率。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些 步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及 其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元 之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具 有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些 物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字 信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为 集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上， 计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介 质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块 或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和 不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、 闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期 望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通 技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程 序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数 据，并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而 非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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公开各实施例技术 方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的跟踪方法，其特征在于，包括：
跟踪服务器获取来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对象的第一位置信息；
所述跟踪服务器根据所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内；
若不处于所述安全区域范围内，则所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象之后，还包括：
所述跟踪服务器判断是否接收到来自区块链参与比对节点发送的与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息；
若接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息，则所述跟踪服务器在跟踪第一对象的同时跟踪所述第二跟踪对象。
3.一种基于区块链的跟踪方法，其特征在于，包括：
区块链发起节点获取第一跟踪对象的第一位置信息；
所述区块链发起节点基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对象是否离开预设区域；
若所述第一跟踪对象离开预设区域，则所述区块链发起节点将所述第一跟踪对象的第一位置信息上传至区块链，以及，将所述第一跟踪对象的第一位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器获取所述第一跟踪对象的第一位置信息，然后根据所第一跟踪对象的第一位置信息判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内，当不处于所述安全区域范围时，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息跟踪所述第一跟踪对象。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述区块链发起节点将所述第一跟踪对象的第一位置信息上传至区块链之后，还包括：
所述区块链发起节点获取第二跟踪对象的第二位置信息；以及，
所述区块链发起节点将所述第二跟踪对象的第二位置信息上传至区块链，以使区块链参与比对节点从区块链中获取所述第二跟踪对象的第二位置信息以及第一跟踪对象的第一位置信息，并计算所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值，然后判断所述相似度值是否大于预设相似度阈值，当所述相似度值大于预设相似度阈值时，所述区块链参与比对节点将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联，并将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，并使所述跟踪服务器在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
5.一种基于区块链的跟踪方法，其特征在于，包括：
区块链参与比对节点从区块链中获取第一跟踪对象的第一位置信息，以及第二跟踪对象的第二位置信息；
所述区块链参与比对节点计算所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值；
所述区块链参与比对节点判断所述相似度值是否大于预设相似度阈值；
若大于预设相似度阈值，则所述区块链参与比对节点将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联；以及，
所述区块链参与比对节点将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
6.一种跟踪服务器，其特征在于，包括：
第一获取模块，其设置为获取来自所述区块链发起节点发送的第一跟踪对象的第一位置信息；
第一判断模块，其设置为根据所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内；
跟踪模块，其设置为在第一判断模块的判断结果为不处于所述安全区域范围内时，基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，跟踪所述第一跟踪对象。
7.一种区块链发起节点，其特征在于，包括：
第二获取模块，其设置为获取第一跟踪对象的第一位置信息；
第二判断模块，其设置为基于所述第一跟踪对象的第一位置信息，判断所述第一跟踪对象是否离开预设区域；
上传及发送模块，其设置为在第二判断模块的判断结果为所述第一跟踪对象离开预设区域时，将所述第一跟踪对象的第一位置信息上传至区块链，以及，将所述第一跟踪对象的第一位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器获取所述第一跟踪对象的第一位置信息，然后根据所第一跟踪对象的第一位置信息判断所述第一跟踪对象的第一位置信息是否处于预设的安全区域范围内，当不处于所述安全区域范围时，所述跟踪服务器基于所述第一跟踪对象的第一位置信息跟踪所述第一跟踪对象。
8.一种区块链参与比对节点，其特征在于，包括：
第三获取模块，其设置为从区块链中获取第一跟踪对象的第一位置信息，以及第二跟踪对象的第二位置信息；
计算模块，其设置为计算所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息之间的相似度，得到相似度值；
第三判断模块，其设置为判断所述相似度值是否大于预设相似度阈值；
关联模块，其设置为在第三判断模块的判断结果为大于预设相似度阈值时，将所述第一跟踪对象的第一位置信息和第二跟踪对象的第二位置信息进行关联；以及，
发送模块，其设置为将与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息发送给跟踪服务器，以使所述跟踪服务器在接收到与所述第一跟踪对象的第一位置信息关联的第二跟踪对象的第二位置信息时，跟踪所述第二跟踪对象。
9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1和2中任一项所述的基于区块链的跟踪方法、权利要求3和4中任一项所述的基于区块链的跟踪方法，或者权利要求5所述的基于区块链的跟踪方法。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1和2中任一项所述的基于区块链的跟踪方法、权利要求3和4中任一项所述的基于区块链的跟踪方法，或者权利要求5所述的基于区块链的跟踪方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113066565A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-02 | 武汉明德生物科技股份有限公司 | 一种流行病患者跟踪终端管理方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109036579A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-12-18 | 泰康保险集团股份有限公司 | 基于区块链的信息预测方法、装置、介质及电子设备 |
| US20190053470A1 (en) * | 2014-09-05 | 2019-02-21 | Pixobot, Inc. | Method and System for Tracking Health in Animal Populations |
| CN110019534A (zh) * | 2017-09-11 | 2019-07-16 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 用于货运系统的分布式账本技术 |
| CN111311018A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-19 | 苏州远征魂车船技术有限公司 | 传染疫情精准管控系统 |
| CN111370115A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-03 | 武汉诶唉智能科技有限公司 | 一种基于区块链的大健康人工智能预防管理方法及系统 |
| CN111403046A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 湖北亲缘互联传承网络有限公司 | 一种早期发现公共卫生的监测跟踪及分级适配系统与方法 |
-
2020
- 2020-07-13 CN CN202010667426.8A patent/CN111814082B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190053470A1 (en) * | 2014-09-05 | 2019-02-21 | Pixobot, Inc. | Method and System for Tracking Health in Animal Populations |
| CN110019534A (zh) * | 2017-09-11 | 2019-07-16 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 用于货运系统的分布式账本技术 |
| CN109036579A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-12-18 | 泰康保险集团股份有限公司 | 基于区块链的信息预测方法、装置、介质及电子设备 |
| CN111311018A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-19 | 苏州远征魂车船技术有限公司 | 传染疫情精准管控系统 |
| CN111370115A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-03 | 武汉诶唉智能科技有限公司 | 一种基于区块链的大健康人工智能预防管理方法及系统 |
| CN111403046A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 湖北亲缘互联传承网络有限公司 | 一种早期发现公共卫生的监测跟踪及分级适配系统与方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| AHMAD, SYED S.等: "What is Blockchain Technology and its Significance in the Current Healthcare System? A Brief Insight", CURRENT PHARMACEUTICAL DESIGN, vol. 25, pages 1402 - 1408 * |
| 彭绍亮等: "国家超级计算长沙中心助力新冠肺炎疫情防控", 国防科技, vol. 41, no. 3, pages 31 - 34 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113066565A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-02 | 武汉明德生物科技股份有限公司 | 一种流行病患者跟踪终端管理方法及装置 |
| CN113066565B (zh) * | 2021-03-25 | 2024-02-27 | 武汉明德生物科技股份有限公司 | 一种流行病患者跟踪终端管理方法及装置 |
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