CN113034161A - 一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，涉及信息采集技术领域；包括商品信息模块、数据上链模块、物流采集模块、服务器以及中转分析模块；商品信息模块用于获取待储存的商品数据，并打包成数据包，生成数据包的唯一标识；数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；减少服务器的存储压力，同时保障商品数据的安全可靠；物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据，并监测商品包裹的配送效率；当商品包裹进入中转站后，中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站，提高中转效率。

Description

一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统

技术领域

本发明涉及信息采集技术领域，具体涉及一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统。

背景技术

区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本，其最基本的概念，是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式，具有去中心化、信息不可篡改以及隐私保护的特点。

随着人们收入水平的提高，产品质量安全问题越来越受到消费者关注，产品质量安全问题的产生涉及供应链各个环节，包括供应者、生产者、销售者等。

为了响应社会对企业透明度的广泛需求，越来越多的企业通过数字化和文本化的形式向社会公开业务数据，但是，大部分的数字化信息是以中心化的方式进行存储，导致社会及公众对于企业业务数据的公开不充分产生缺乏透明度和公开度的认知，监管方和公众无法对产品数据的来源和技术可靠性进行充分的监督，企业也无法自证是否存在企业自身篡改产品数据，导致了企业公信力的危机，因此，如何保障产品数据的安全可靠，对产品数据可追溯且不可人为篡改，是目前面临的重要问题；而在现有技术中，无法根据区块空余系数合理选择对应的区块链区块对产品数据进行存储，减少服务器的存储压力，同时保障产品数据的安全可靠；在产品的配送过程中，不能够采集产品的物流数据，从而不能够监测产品的配送效率。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，包括商品信息模块、数据上链模块、区块链模块、物流采集模块、服务器以及中转分析模块；

所述商品信息模块用于获取待储存的商品数据，并打包成数据包，生成数据包的唯一标识，为数据上链模块提供数据来源；

所述数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；

所述物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据；具体采集分析过程如下：

V1：获取商品包裹在配送过程中经过的中转站数量，并标记为中转频次H1；

获取商品包裹在配送过程中配送时长，并标记为PT；

获取商品包裹在每个中转站的滞留时长，并标记为ZT；

V2：将滞留时长ZT与滞留时长阈值相比较；若滞留时长ZT≥滞留时长阈值，则将对应的滞留时长标记为影响时长；

统计影响时长出现的次数并标记为超滞频次CZ；

将影响时长与滞留时长阈值进行差值计算得到超滞值CS；将所有的超滞值进行求和得到超滞总值C5；

利用公式DF＝CZ×d1+C5×d2计算得到超滞影响值DF，其中d1、d2为系数因子；

V3：利用公式ZX＝1/(H1×d3+PT×d4+DF×d5)计算得到中转效率系数ZX；其中d3、d4、d5为系数因子；

V4：将中转效率系数ZX与效率系数阈值相比较；

若中转效率系数ZX≥效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率高；

若中转效率系数ZX＜效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率低，生成预警信号；

所述物流采集模块用于将预警信号和对应的商品包裹传输至服务器；所述服务器用于将预警信号和对应的商品包裹传输至物流管理人员的手机终端上，提示物流管理人员尽快进行处理。

进一步地，所述商品信息模块的具体工作步骤为：

步骤一：用户对商品包裹的快递单进行扫描，得到包裹码，所述包裹码为N位数字，N为正整数；并将所述包裹码连同包裹的详细信息进行融合形成商品数据；所述包裹的详细信息包含包裹的发送方、包裹的收件方、包裹的发送方地址、包裹的收件方地址、包裹的物流公司名称以及包裹的寄送时间；

步骤二：将商品数据打包成数据包，并生成数据包的唯一标识；将携带有唯一标识的数据包传输至数据上链模块进行存储。

进一步地，所述数据上链模块的具体分配步骤为：

S1：将区块链模块划分成若干个存储区块；将存储区块标记为Pm；

S2：所述数据上链模块发送存储指令至存储区块Pm上，并将存储指令发送的时刻标记为T1m；将存储区块接收到存储指令的时刻标记为T2m；利用公式T3m＝T2m-T1m获取得到存储区块的响应时长T3m；

S3：存储区块接收到存储指令后，将存储指令发送至服务器，并将存储区块发送存储指令的时刻标记为T4m，将服务器接收到存储指令的时刻标记为T5m；

利用公式T6m＝T4m-T2m获取得到存储区块的缓冲时长T6m；利用公式T7m＝T5m-T4m获取得到存储区块的联动时长T7m；

S4：当服务器接收到存储指令时，获取此时的实时网络访问速度并标记为FG；

利用公式LC＝1/T3m×b1+1/T6m×b2+1/T7m×b3+FG×b4获取得到存储区块的联动值LC，其中b1、b2、b3和b4均为系数因子；

S5：将联动值LC与联动阈值相比较；

若联动值LC≥联动阈值，则将对应的存储区块标记为优选区块；

S6：对优选区块进行空余系数分析，具体步骤为：

S61：获取优选区块的剩余内存并标记为NC；

S62：采集优选区块在系统当前时间前十天内的存储信息；所述存储信息包括存储次数和每次存储占用内存；

统计优选区块每天的存储次数并标记为单天存储次数C1；

统计优选区块每天的存储占用内存并标记为单天占用内存Z1；

S63：将单天存储次数C1与次数阈值相比较；若单天存储次数C1≥次数阈值，则将单天存储次数标记为影响次数；将影响次数与次数阈值进行差值计算得到超次值；

统计影响次数出现的次数并标记为超次频次Y1；将所有的超次值进行求和得到超次总值C2；

S64：将单天占用内存Z1与占用内存阈值相比较；若单天占用内存Z1≥占用内存阈值，则将单天占用内存标记为影响占用内存；将影响占用内存与占用内存阈值进行差值计算得到超存值；

统计影响占用内存出现的次数并标记为超存频次Y2；将所有的超存值进行求和得到超存总值C3；

S65：将剩余内存、超次频次、超次总值、超存频次、超存总值进行归一化处理并取其数值；

利用公式KY＝(NC×a1)/(Y1×a2+C2×a3+Y2×a4+C3×a5)计算得到空余系数KY，其中a1、a2、a3、a4、a5均为系数因子；

S7：选取空余系数KY最大的优选区块为选中区块；数据上链模块将携带有唯一标识的数据包进行压缩并加密，将压缩加密后的数据包发送至选中区块内进行存储。

进一步地，所述商品包裹的物流数据包括商品包裹在配送过程中的中转数据、时长数据；所述中转数据表示为商品包裹在配送过程中经过的中转站数量；所述时长数据表示为商品包裹在中转站的滞留时长以及商品包裹在配送过程中的配送时长。

进一步地，当商品包裹进入中转站后，所述中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，具体步骤为：

DD1：当商品包裹进入中转站时，将商品包裹进入中转站的时刻标记为初始时刻；

将初始时刻与系统当前时间进行时间差计算得到等待时长，并标记为DT；

DD2：将等待时长DT与等待时长阈值相比较；

若等待时长DT≥等待时长阈值，则生成提醒信号；并将提醒信号经服务器发送至中转站工作人员的手机终端上，提示工作人员将对应的商品包裹发送至下一中转站；

若等待时长DT＜等待时长阈值，则处于待分析状态；

DD3：当待分析状态，采集商品包裹进入中转站后的访问数据；所述访问数据表示为商品包裹进入中转站后，该商品包裹的物流信息被查阅的次数以及每次查阅的查阅时长；

当商品包裹进入中转站后，将商品包裹的物流信息被查阅的次数标记为CY1；将每次查阅的查阅时长进行求和得到查阅总时长并标记为CY2；

利用公式ZW＝DT×g1+CY1×g2+CY2×g3计算得到中转值ZW，其中g1、g2、g3均为系数因子；

DD4：将商品包裹按照中转值ZW的大小进行排序，生成商品包裹中转表信息；所述中转分析模块用于将商品包裹中转表信息发送至服务器，所述服务器用于根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站。

本发明的有益效果是：

1、本发明中数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；将区块链模块划分成若干个存储区块；将存储区块标记为Pm；所述数据上链模块发送存储指令至存储区块Pm上，获取得到存储区块的响应时长T3m；存储区块接收到存储指令后，将存储指令发送至服务器，获取得到存储区块的联动时长T7m；当服务器接收到存储指令时，获取此时的实时网络访问速度并标记为FG；利用公式获取得到存储区块的联动值LC，将联动值LC≥联动阈值的存储区块标记为优选区块；对优选区块进行空余系数分析，得到优选区块的空余系数KY，选取空余系数KY最大的优选区块为选中区块；数据上链模块将携带有唯一标识的数据包进行压缩并加密，将压缩加密后的数据包发送至选中区块内进行存储；本发明能够根据区块空余系数合理选择对应的区块链区块对商品数据进行存储，减少服务器的存储压力，同时保障商品数据的安全可靠；

2、本发明中物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据，获取商品包裹在配送过程中经过的中转站数量，并标记为中转频次H1；获取商品包裹在配送过程中配送时长，并标记为PT；获取商品包裹在每个中转站的滞留时长，并标记为ZT；将滞留时长ZT与滞留时长阈值相比较；计算得到超滞影响值DF，利用公式计算得到中转效率系数ZX；若中转效率系数ZX＜效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率低，生成预警信号；并将预警信号和对应的商品包裹传输至物流管理人员的手机终端上，提示物流管理人员尽快进行处理，提高配送效率；

3、当商品包裹进入中转站后，所述中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，当商品包裹进入中转站时，将商品包裹进入中转站的时刻标记为初始时刻；将初始时刻与系统当前时间进行时间差计算得到等待时长，并标记为DT；将等待时长DT与等待时长阈值相比较；若等待时长DT≥等待时长阈值，则生成提醒信号；并将提醒信号经服务器发送至中转站工作人员的手机终端上，提示工作人员将对应的商品包裹发送至下一中转站；若等待时长DT＜等待时长阈值，则处于待分析状态；当待分析状态，采集商品包裹进入中转站后的访问数据；计算得到中转值ZW，将商品包裹按照中转值ZW的大小进行排序，生成商品包裹中转表信息；所述服务器用于根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站，提高中转效率。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。图1为本发明的系统框图。

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，包括商品信息模块、数据上链模块、区块链模块、物流采集模块、服务器以及中转分析模块；

商品信息模块用于获取待储存的商品数据，并打包成数据包，生成数据包的唯一标识，为数据上链模块提供数据来源；具体步骤为：

步骤一：用户对商品包裹的快递单进行扫描，得到包裹码，包裹码为N位数字，N为正整数；并将包裹码连同包裹的详细信息进行融合形成商品数据；包裹的详细信息包含包裹的发送方、包裹的收件方、包裹的发送方地址、包裹的收件方地址、包裹的物流公司名称以及包裹的寄送时间；

步骤二：将商品数据打包成数据包，并生成数据包的唯一标识；将携带有唯一标识的数据包传输至数据上链模块进行存储；

数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；具体步骤为：

S1：将区块链模块划分成若干个存储区块；将存储区块标记为Pm；

S2：数据上链模块发送存储指令至存储区块Pm上，并将存储指令发送的时刻标记为T1m；将存储区块接收到存储指令的时刻标记为T2m；利用公式T3m＝T2m-T1m获取得到存储区块的响应时长T3m；

S3：存储区块接收到存储指令后，将存储指令发送至服务器，并将存储区块发送存储指令的时刻标记为T4m，将服务器接收到存储指令的时刻标记为T5m；

利用公式T6m＝T4m-T2m获取得到存储区块的缓冲时长T6m；利用公式T7m＝T5m-T4m获取得到存储区块的联动时长T7m；

S4：当服务器接收到存储指令时，获取此时的实时网络访问速度并标记为FG；

利用公式LC＝1/T3m×b1+1/T6m×b2+1/T7m×b3+FG×b4获取得到存储区块的联动值LC，其中b1、b2、b3和b4均为系数因子；例如b1取值0.11，b2取值0.28，b3取值0.41，b4取值0.35；

S5：将联动值LC与联动阈值相比较；

若联动值LC≥联动阈值，则将对应的存储区块标记为优选区块；

S6：对优选区块进行空余系数分析，具体步骤为：

S61：获取优选区块的剩余内存并标记为NC；

S62：采集优选区块在系统当前时间前十天内的存储信息；存储信息包括存储次数和每次存储占用内存；

统计优选区块每天的存储次数并标记为单天存储次数C1；

统计优选区块每天的存储占用内存并标记为单天占用内存Z1；

S63：将单天存储次数C1与次数阈值相比较；若单天存储次数C1≥次数阈值，则将单天存储次数标记为影响次数；将影响次数与次数阈值进行差值计算得到超次值；

统计影响次数出现的次数并标记为超次频次Y1；将所有的超次值进行求和得到超次总值C2；

S64：将单天占用内存Z1与占用内存阈值相比较；若单天占用内存Z1≥占用内存阈值，则将单天占用内存标记为影响占用内存；将影响占用内存与占用内存阈值进行差值计算得到超存值；

统计影响占用内存出现的次数并标记为超存频次Y2；将所有的超存值进行求和得到超存总值C3；

S65：将剩余内存、超次频次、超次总值、超存频次、超存总值进行归一化处理并取其数值；

利用公式KY＝(NC×a1)/(Y1×a2+C2×a3+Y2×a4+C3×a5)计算得到空余系数KY，其中a1、a2、a3、a4、a5均为系数因子；例如a1取值0.55，a2取值0.17，a3取值0.29，a4取值0.31，a5取值0.42；

V7：选取空余系数KY最大的优选区块为选中区块；数据上链模块将携带有唯一标识的数据包进行压缩并加密，将压缩加密后的数据包发送至选中区块内进行存储；

物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据，商品包裹的物流数据包括商品包裹在配送过程中的中转数据、时长数据；中转数据表示为商品包裹在配送过程中经过的中转站数量；时长数据表示为商品包裹在中转站的滞留时长以及商品包裹在配送过程中的配送时长；具体采集分析过程如下：

V1：获取商品包裹在配送过程中经过的中转站数量，并标记为中转频次H1；

获取商品包裹在配送过程中配送时长，并标记为PT；

获取商品包裹在每个中转站的滞留时长，并标记为ZT；

V2：将滞留时长ZT与滞留时长阈值相比较；若滞留时长ZT≥滞留时长阈值，则将对应的滞留时长标记为影响时长；

统计影响时长出现的次数并标记为超滞频次CZ；

将影响时长与滞留时长阈值进行差值计算得到超滞值CS；将所有的超滞值进行求和得到超滞总值C5；

利用公式DF＝CZ×d1+C5×d2计算得到超滞影响值DF，其中d1、d2为系数因子；

V3：利用公式ZX＝1/(H1×d3+PT×d4+DF×d5)计算得到中转效率系数ZX；其中d3、d4、d5为系数因子；

V4：将中转效率系数ZX与效率系数阈值相比较；

若中转效率系数ZX≥效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率高；

若中转效率系数ZX＜效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率低，生成预警信号；

物流采集模块用于将预警信号和对应的商品包裹传输至服务器；服务器用于将预警信号和对应的商品包裹传输至物流管理人员的手机终端上，提示物流管理人员尽快进行处理，提高配送效率；

当商品包裹进入中转站后，中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，具体步骤为：

DD1：当商品包裹进入中转站时，将商品包裹进入中转站的时刻标记为初始时刻；

将初始时刻与系统当前时间进行时间差计算得到等待时长，并标记为DT；

DD2：将等待时长DT与等待时长阈值相比较；

若等待时长DT≥等待时长阈值，则生成提醒信号；并将提醒信号经服务器发送至中转站工作人员的手机终端上，提示工作人员将对应的商品包裹发送至下一中转站；

若等待时长DT＜等待时长阈值，则处于待分析状态；

DD3：当待分析状态，采集商品包裹进入中转站后的访问数据；访问数据表示为商品包裹进入中转站后，该商品包裹的物流信息被查阅的次数以及每次查阅的查阅时长；

当商品包裹进入中转站后，将商品包裹的物流信息被查阅的次数标记为CY1；将每次查阅的查阅时长进行求和得到查阅总时长并标记为CY2；

利用公式ZW＝DT×g1+CY1×g2+CY2×g3计算得到中转值ZW，其中g1、g2、g3均为系数因子；

DD4：将商品包裹按照中转值ZW的大小进行排序，生成商品包裹中转表信息；中转分析模块用于将商品包裹中转表信息发送至服务器，服务器用于根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站，提高中转效率。

本发明的工作原理是：

一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，在工作时，商品信息模块用于获取待储存的商品数据，并打包成数据包，生成数据包的唯一标识，为数据上链模块提供数据来源；数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；将区块链模块划分成若干个存储区块；将存储区块标记为Pm；数据上链模块发送存储指令至存储区块Pm上，获取得到存储区块的响应时长T3m；存储区块接收到存储指令后，将存储指令发送至服务器，获取得到存储区块的联动时长T7m；当服务器接收到存储指令时，获取此时的实时网络访问速度并标记为FG；利用公式LC＝1/T3m×b1+1/T6m×b2+1/T7m×b3+FG×b4获取得到存储区块的联动值LC，若联动值LC≥联动阈值，则将对应的存储区块标记为优选区块；对优选区块进行空余系数分析，获取优选区块的剩余内存并标记为NC；采集优选区块在系统当前时间前十天内的存储信息；经过相关处理得到超次频次、超次总值、超存频次和超存总值；利用公式计算得到空余系数KY，选取空余系数KY最大的优选区块为选中区块；数据上链模块将携带有唯一标识的数据包进行压缩并加密，将压缩加密后的数据包发送至选中区块内进行存储；本发明能够根据区块空余系数合理选择对应的区块链区块对商品数据进行存储，减少服务器的存储压力，同时保障商品数据的安全可靠；

物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据，获取商品包裹在配送过程中经过的中转站数量，并标记为中转频次H1；获取商品包裹在配送过程中配送时长，并标记为PT；获取商品包裹在每个中转站的滞留时长，并标记为ZT；将滞留时长ZT与滞留时长阈值相比较；计算得到超滞影响值DF，利用公式ZX＝1/(H1×d3+PT×d4+DF×d5)计算得到中转效率系数ZX；若中转效率系数ZX＜效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率低，生成预警信号；并将预警信号和对应的商品包裹传输至物流管理人员的手机终端上，提示物流管理人员尽快进行处理，提高配送效率；

当商品包裹进入中转站后，中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，当商品包裹进入中转站时，将商品包裹进入中转站的时刻标记为初始时刻；将初始时刻与系统当前时间进行时间差计算得到等待时长，并标记为DT；将等待时长DT与等待时长阈值相比较；若等待时长DT≥等待时长阈值，则生成提醒信号；并将提醒信号经服务器发送至中转站工作人员的手机终端上，提示工作人员将对应的商品包裹发送至下一中转站；若等待时长DT＜等待时长阈值，则处于待分析状态；当待分析状态，采集商品包裹进入中转站后的访问数据；计算得到中转值ZW，将商品包裹按照中转值ZW的大小进行排序，生成商品包裹中转表信息；服务器用于根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站，提高中转效率。

上述公式和系数因子均是由采集大量数据进行软件模拟及相应专家进行参数设置处理，得到与真实结果符合的公式和系数因子。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (4)

1.一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，其特征在于，包括商品信息模块、数据上链模块、区块链模块、物流采集模块、服务器以及中转分析模块；

所述商品信息模块用于获取待储存的商品数据，并打包成数据包，生成数据包的唯一标识，为数据上链模块提供数据来源；所述数据上链模块用于接收商品信息模块上传的数据包和唯一标识，并进行分配存储；所述数据上链模块的具体分配步骤为：

S1：将区块链模块划分成若干个存储区块；将存储区块标记为Pm；

S2：所述数据上链模块发送存储指令至存储区块Pm上，并将存储指令发送的时刻标记为T1m；将存储区块接收到存储指令的时刻标记为T2m；利用公式T3m＝T2m-T1m获取得到存储区块的响应时长T3m；

S3：存储区块接收到存储指令后，将存储指令发送至服务器，并将存储区块发送存储指令的时刻标记为T4m，将服务器接收到存储指令的时刻标记为T5m；

利用公式T6m＝T4m-T2m获取得到存储区块的缓冲时长T6m；利用公式T7m＝T5m-T4m获取得到存储区块的联动时长T7m；

S4：当服务器接收到存储指令时，获取此时的实时网络访问速度并标记为FG；利用公式LC＝1/T3m×b1+1/T6m×b2+1/T7m×b3+FG×b4获取得到存储区块的联动值LC，其中b1、b2、b3和b4均为系数因子；

S5：将联动值LC与联动阈值相比较；若联动值LC≥联动阈值，则将对应的存储区块标记为优选区块；

S6：对优选区块进行空余系数分析，具体步骤为：

S61：获取优选区块的剩余内存并标记为NC；

S62：采集优选区块在系统当前时间前十天内的存储信息；所述存储信息包括存储次数和每次存储占用内存；统计优选区块每天的存储次数并标记为单天存储次数C1；统计优选区块每天的存储占用内存并标记为单天占用内存Z1；

S63：将单天存储次数C1与次数阈值相比较；若单天存储次数C1≥次数阈值，则将单天存储次数标记为影响次数；将影响次数与次数阈值进行差值计算得到超次值；统计影响次数出现的次数并标记为超次频次Y1；将所有的超次值进行求和得到超次总值C2；

S64：将单天占用内存Z1与占用内存阈值相比较；若单天占用内存Z1≥占用内存阈值，则将单天占用内存标记为影响占用内存；将影响占用内存与占用内存阈值进行差值计算得到超存值；统计影响占用内存出现的次数并标记为超存频次Y2；将所有的超存值进行求和得到超存总值C3；

S65：将剩余内存、超次频次、超次总值、超存频次、超存总值进行归一化处理并取其数值；利用公式KY＝(NC×a1)/(Y1×a2+C2×a3+Y2×a4+C3×a5)计算得到空余系数KY，其中a1、a2、a3、a4、a5均为系数因子；

S7：选取空余系数KY最大的优选区块为选中区块；数据上链模块将携带有唯一标识的数据包进行压缩并加密，将压缩加密后的数据包发送至选中区块内进行存储；

所述物流采集模块用于在配送过程中采集分析商品包裹的物流数据；具体采集分析过程如下：

V1：获取商品包裹在配送过程中经过的中转站数量，并标记为中转频次H1；

获取商品包裹在配送过程中配送时长，并标记为PT；获取商品包裹在每个中转站的滞留时长，并标记为ZT；

V2：将滞留时长ZT与滞留时长阈值相比较；若滞留时长ZT≥滞留时长阈值，则将对应的滞留时长标记为影响时长；统计影响时长出现的次数并标记为超滞频次CZ；将影响时长与滞留时长阈值进行差值计算得到超滞值CS；将所有的超滞值进行求和得到超滞总值C5；利用公式DF＝CZ×d1+C5×d2计算得到超滞影响值DF，其中d1、d2为系数因子；

V3：利用公式ZX＝1/(H1×d3+PT×d4+DF×d5)计算得到中转效率系数ZX；其中d3、d4、d5为系数因子；

V4：将中转效率系数ZX与效率系数阈值相比较；若中转效率系数ZX≥效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率高；若中转效率系数ZX＜效率系数阈值，则判定商品包裹的配送效率低，生成预警信号；

所述物流采集模块用于将预警信号和对应的商品包裹传输至服务器；所述服务器用于将预警信号和对应的商品包裹传输至物流管理人员的手机终端上，提示物流管理人员尽快进行处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，其特征在于，所述商品信息模块的具体工作步骤为：

步骤一：用户对商品包裹的快递单进行扫描，得到包裹码，所述包裹码为N位数字，N为正整数；并将所述包裹码连同包裹的详细信息进行融合形成商品数据；所述包裹的详细信息包含包裹的发送方、包裹的收件方、包裹的发送方地址、包裹的收件方地址、包裹的物流公司名称以及包裹的寄送时间；

步骤二：将商品数据打包成数据包，并生成数据包的唯一标识；将携带有唯一标识的数据包传输至数据上链模块进行存储。

3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，其特征在于，所述商品包裹的物流数据包括商品包裹在配送过程中的中转数据、时长数据；所述中转数据表示为商品包裹在配送过程中经过的中转站数量；所述时长数据表示为商品包裹在中转站的滞留时长以及商品包裹在配送过程中的配送时长。

4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的商品物流追溯信息采集系统，其特征在于，当商品包裹进入中转站后，所述中转分析模块用于采集商品包裹的访问数据并对访问数据进行分析，具体步骤为：

DD1：当商品包裹进入中转站时，将商品包裹进入中转站的时刻标记为初始时刻；

将初始时刻与系统当前时间进行时间差计算得到等待时长，并标记为DT；

DD2：将等待时长DT与等待时长阈值相比较；

若等待时长DT≥等待时长阈值，则生成提醒信号；并将提醒信号经服务器发送至中转站工作人员的手机终端上，提示工作人员将对应的商品包裹发送至下一中转站；

若等待时长DT＜等待时长阈值，则处于待分析状态；

DD3：当待分析状态，采集商品包裹进入中转站后的访问数据；所述访问数据表示为商品包裹进入中转站后，该商品包裹的物流信息被查阅的次数以及每次查阅的查阅时长；

当商品包裹进入中转站后，将商品包裹的物流信息被查阅的次数标记为CY1；将每次查阅的查阅时长进行求和得到查阅总时长并标记为CY2；

利用公式ZW＝DT×g1+CY1×g2+CY2×g3计算得到中转值ZW，其中g1、g2、g3均为系数因子；

DD4：将商品包裹按照中转值ZW的大小进行排序，生成商品包裹中转表信息；所述中转分析模块用于将商品包裹中转表信息发送至服务器，所述服务器用于根据商品包裹中转表信息依次将商品包裹发送至下一中转站。

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