CN113435903B - 资产处理方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本说明书一个或多个实施例公开了一种资产处理方法、装置及系统。所述方法包括：获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息。若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息。若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

Description

资产处理方法、装置及系统

本申请为申请日为2021.01.18、申请号为202110064634.3，发明名称为“资产处理方法、装置及系统”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种资产处理方法、装置及系统。

背景技术

线下实物以互联网为纽带，建立线上电子资产的流动性，是目前电子资产业务方面的一大主流，但仍存在不足之处。以农业中经济作物(例如柑橘、苹果等)种植行业为例，果农在前几年无收入，后期挂果后收益才逐渐稳定。在前期没有收益保障的情况下，很难实现线上资产的流动性。因此，如何实现农作物的物联网资产流动性，成为目前急需解决的问题之一。

发明内容

一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种资产处理方法，包括：获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息。若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息。若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

另一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种资产处理装置，包括：第一获取模块，获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息。生成模块，若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息。发行模块，若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种资产处理系统，包括：资产管理平台，获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证；所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息；若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。所述云平台，存储所述目标作物对象对应的权益凭证。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种资产处理设备，包括处理器和与所述处理器电连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现：获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息。若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息。若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

再一方面，本说明书实施例提供一种存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现以下流程：获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息。若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息。若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个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说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，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是根据本说明书一实施例的一种资产处理系统的示意性结构图；

图2是根据本说明书一实施例的一种资产处理方法的示意性流程图；

图3是根据本说明书另一实施例的一种资产处理系统的示意性结构图；

图4是根据本说明书一实施例的一种资产处理方法的示意性泳道图；

图5是根据本说明书一实施例的一种资产处理方法中作物图像的示意性图；

图6是根据本说明书一实施例的一种资产处理装置的示意性框图；

图7是根据本说明书一实施例的一种资产处理系统的示意性框图；

图8是根据本说明书一实施例的一种资产处理设备的示意性框图。

具体实施方式

本说明书一个或多个实施例提供一种资产处理方法、装置及系统，以解决线下作物难以实现线上资产流动的问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，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，都应当属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

本说明书一个或多个实施例提供的资产处理方法可应用于如图1所示的资产处理系统。资产处理系统包括资产管理平台和云平台，其中，资产管理平台用于获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，并根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证，若验证通过，则基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息。进而，在作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件的情况下，在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证。云平台可用于存储目标作物对象对应的权益凭证，以及对目标作物对象对应的权益凭证进行价值评估，并根据价值评估结果确定目标作物对象对应的资产投资策略，从而通过将物联网技术运用于线下作物对象，实现线上资产的流动性。

本说明书一个或多个实施例中，云平台可以是区块链资产管理节点或ABS(Asset-Backed Security，资产支持证券)平台。

图2是根据本说明书一实施例的一种资产处理方法的示意性流程图，如图2所示，资产处理方法可应用于如图1所示的资产处理系统，包括：

S202，获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证。

其中，作物图像中包括目标作物对象对应的唯一标识信息，该唯一标识信息可以是以下任一种或多种：由指定平台为目标作物对象分配的唯一识别码(如二维码、条形码、异形码等)、目标作物对象的纹理特征(如树木本身的纹理特征等)、其它能够获取到字符串的图像。指定平台可以是ABS平台或其他第三方平台。

资产注册信息包括目标作物对象的作物图像和/或作物关联位置信息，可由目标作物对象的持有者提供。其中，作物关联位置信息包括作物图像的获取位置信息和/或目标作物对象的种植位置信息。

例如，目标作物对象的持有者将目标作物对象对应的唯一标识信息放置在作物对象所在的位置，该位置可使目标作物对象与其对应的唯一标识信息能够落入同一张图像中。持有者通过在目标作物对象的附近位置(如附近2米内)拍摄包括目标作物对象本身及其对应的唯一标识信息在内的照片，作为目标作物对象的作物图像。

S204，若验证通过，则基于资产注册信息，生成目标作物对象对应的作物资产信息。

其中，作物资产信息可包括以下至少一项：作物图像、作物关联位置信息、目标作物对象的生长状态信息等。生长状态信息可由资产处理系统基于作物图像分析得到，主要包括以下至少一项：当前生长状态信息、未来生长状态预测信息、生长结果预测信息等。未来生长状态预测信息和/或生长结果预测信息可根据目标作物对象的当前生长状态信息、持有者的历史经营情况等因素分析得到。

S206，若作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证。

其中，预设的权益凭证发行条件可包括：当前生长状态信息与第一预设状态相匹配、未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、生长结果预测信息与预期生长结果相匹配。

以农作物柑橘为例，柑橘树第2年开花，第3年开始挂果，且从第3年至第5年逐年增长，第5年为生长高峰，直到30年后经济寿命结束。基于此，柑橘树对应的第一预设状态可以是：第2年开花，第3～5年挂果，第5年达到生长高峰，30年后经济寿命结束。假设柑橘树当前处于第2年，则柑橘树对应的当前生长状态信息应为开花状态，否则就和第一预设状态不匹配。未来生长状态预测信息中，第3年应处于挂果状态，否则和第二预设状态不匹配。生长结果预测信息中，如果预测柑橘树生长至第25年时经济寿命就会结束，则认为和预期生长结果不匹配。

本实施例中，目标作物对象可以是持有者所持有的一个作物对象或多个作物对象。持有者针对其所持有的多个作物对象，可分别针对单个作物对象获取对应的资产注册信息，并将各作物对象对应的资产注册信息分别上传至资产处理系统进行注册；或者，针对多个作物对象对应的资产注册信息进行打包，从而将打包的资产注册信息集和持有者的身份标识信息一并上传至资产处理系统，资产处理系统可基于资产注册信息集生成对应的作物资产信息集，并将作物资产信息集和持有者的身份标识信息关联存储。

采用本说明书一个或多个实施例的技术方案，通过获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，并根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证，若验证通过，则基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息，以及在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证。从而通过将物联网技术应用于线下作物对象，使得线下作物对象能够精准映射到数字世界，成为能够在线上流动的电子资产。此外，该技术方案通过仅在作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件时，才会在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证，使得云平台上发行的权益凭证受权益凭证发行条件的约束，而并非所有的作物资产信息均可被发行权益凭证，从而确保线上流动资产的高质量性。

在一个实施例中，基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息时，可通过分析作物图像中包括的图像元素，以得到目标作物对象对应的生长状态信息；进而基于资产注册信息和生长状态信息，生成目标作物对象对应的作物资产信息。其中，图像元素包括目标作物对象的果实、叶子、种子、茎枝、花等中的至少一项。

各时期的生长状态信息均可包括：生长进度(如春天出叶、夏天挂果、秋冬枝干)、生长状态(如病虫害状态、花叶稠密度等)、生长潜力等。例如，假设目标作物对象当前处于挂果状态，则可通过分析作物图像中的果实生长情况，来确定目标作物对象对应的生长状态信息，包括果实的病虫害状态、果实稠密度、果实大小、基于当前果实状态预测的未来生长状态及生长结果等。

此外，在分析目标作物对象对应的生长状态信息时，还可结合作物图像中的图像元素和时间信息一起分析，即，根据作物图像中的图像元素和时间信息的匹配度来分析目标作物对象对应的生长状态信息，时间信息可以是当前时间、作物生长周期等，当前时间的时间维度可以是季节、年等。

仍以柑橘树为例，假设时间信息为柑橘树生长第3年的春天，则根据作物图像中的图像元素和时间信息的匹配度进行分析时，由于第3年春天时柑橘树正常情况下应长出叶子，因此可分析作物图像中是否包含叶子、以及叶子的生长状态(如病虫害状态、叶子稠密度等)。

本实施例中，通过基于目标作物对象的图像信息中包括的图像元素，分析目标作物对象对应的生长状态信息，进而生成目标作物对象对应的作物资产信息，使得资产处理系统所生成的作物资产信息能够反映出目标作物对象对应的生长状态(包括当前生长状态及未来生长状态预测)，从而为后期进行权益凭证的发放提供依据。

在一个实施例中，分析作物图像中包括的图像元素，得到目标作物对象对应的生长状态信息之后，可判断目标作物对象对应的生长状态信息是否符合预设的资产注册条件，如果符合，则再进一步基于资产注册信息和生长状态信息，生成目标作物对象对应的作物资产信息。其中，资产注册条件可包括以下至少一项：当前生长状态信息与第一预设状态相匹配、未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、生长结果预测信息与预期生长结果相匹配。

仍以农作物柑橘为例，柑橘树第2年开花，第3年开始挂果，且从第3年至第5年逐年增长，第5年为生长高峰，直到30年后经济寿命结束。基于此，柑橘树对应的第一预设状态可以是：第2年开花，第3～5年挂果，第5年达到生长高峰，30年后经济寿命结束。假设柑橘树当前处于第2年，则柑橘树对应的当前生长状态信息应为开花状态，否则就和第一预设状态不匹配。未来生长状态预测信息中，第3年应处于挂果状态，否则和第二预设状态不匹配。生长结果预测信息中，如果预测柑橘树生长至第25年时经济寿命就会结束，则认为和预期生长结果不匹配。如果目标作物对象对应的生长状态信息不符合对应的预设状态或与其生长结果，则可确定目标作物对象对应的生长状态信息不符合预设的资产注册条件，从而拒绝为目标作物对象生成对应的作物资产信息，即目标作物对象无法通过资产处理平台注册电子资产。

本实施例中，仅在目标作物对象对应的生长状态信息符合预设的资产注册条件的情况下，才能为目标作物对象生成对应的作物资产信息，使得资产处理平台所管理的作物资产信息受资产注册条件的约束，而并非所有的目标作物对象均可通过资产处理平台注册电子资产(即实现线上资产的流动性)，从而确保线上流动资产的高质量性。

在一个实施例中，生成目标作物对象对应的作物资产信息之后，可对生成的作物资产信息进行更新。首先，按照预设的资产更新规则，接收目标作物对象的持有者发送的目标作物对象对应的资产更新信息，进而基于资产更新信息更新目标作物对象对应的作物资产信息。

其中，资产更新规则包括：按照预设频率和/或预设时间更新作物资产信息。资产更新信息包括目标作物对象的唯一标识信息、第二作物图像、第二作物关联位置信息等至少一项；第二作物关联位置信息包括第二作物图像的获取位置信息和/或目标作物对象的种植位置信息。目标作物对象的唯一标识信息可用于资产处理平台准确获取待更新的作物资产信息。

持有者在上传资产更新信息时，其中所包括的第二作物关联位置信息中，第二作物图像的获取位置信息可以和上一次上传的作物图像的获取位置信息相同或近似相同(如距离相差较小)，从而使资产处理平台在更新作物资产信息时，能够通过比对两次上传的获取位置信息是否相同或近似相同，以确定是否属于同一作物对象。

本实施例中，可先确定预设频率和/或预设时间，持有者可基于该预设频率和/或预设时间定期上传目标作物对象对应的资产更新信息至资产处理平台，以使资产处理平台基于接收到的资产更新信息，更新目标作物对象对应的作物资产信息。

例如，预设频率为一个月上传一次资产更新信息。持有者按照该预设频率，每个月定期上传目标作物对象对应的资产更新信息至资产处理平台，如上传目标作物对象的唯一标识信息、第二作物图像和第二作物关联位置信息至资产处理平台，资产处理平台通过分析第二作物图像和第二作物关联位置信息，从而根据分析结果更新目标作物对象对应的作物资产信息，如利用第二作物图像替换当前存储的作物图像。

本实施例中，通过按照预设的资产更新规则更新目标作物对象的作物资产信息，使得作物资产信息能够与目标作物对象最近的生长情况(如当前生长状态、作物图像等)相匹配，避免作物资产信息落后于目标作物对象当前生长状况而导致作物资产信息不准确的问题，

在一个实施例中，根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证时，可验证资产注册信息是否符合预设的可信注册条件；若符合，则确定资产注册信息的可信验证通过。

其中，可信注册条件包括以下至少一项：

(1)唯一标识信息具有唯一性。

资产处理平台接收到持有者发送的资产注册信息时，可判断其中包含的唯一标识信息是否具有唯一性。例如，将该唯一标识信息和资产处理平台中已经存储的其他作物对象对应的唯一标识信息进行比对，以判断是否重复，如果该唯一标识信息和资产处理平台中已经存储的其他作物对象对应的唯一标识信息相同，则确定持有者上传的唯一标识信息不具有唯一性。

(2)种植位置信息具有唯一性。

资产处理平台接收到持有者发送的资产注册信息时，可判断其中包含的种植位置信息是否具有唯一性。例如，将该种植位置信息和资产处理平台中已经存储的其他作物对象对应的种植位置信息进行比对，以判断是否重复，如果该种植位置信息和资产处理平台中已经存储的其他作物对象对应的种植位置信息相同，则确定持有者上传的唯一标识信息不具有唯一性。

(3)目标作物对象的种植位置信息和持有者持有的其他作物对象的种植位置信息相匹配。

由于同一持有者所持有的所有作物对象通常位于同一区域，即同一持有者持有的各作物对象对应的种植位置之间不应距离太远。例如，对于同一持有者，如果已经在资产处理平台上注册了第一作物对象对应的作物资产信息，且第一作物对象对应的种植位置位于中国河北，如果该持有者需在资产处理平台上注册第二作物对象对应的作物资产信息，则第二作物对象对应的种植位置也应位于中国河北。假设第二作物对象对应的种植位置为其他城市，则可确定第二作物对象的种植位置信息和第一作物对象的种植位置信息不相匹配。

当然，上述以城市维度来列举种植位置信息的匹配性，仅是一种示例性的举例。在实际应用场景中，可根据需要设定用于判断种植位置信息是否相匹配的其他维度，如是否位于同一亩地、是否位于同一村庄等。

(4)作物图像的获取位置信息和目标作物对象的种植位置信息相匹配。

针对同一目标作物对象，作物图像的获取位置信息和目标作物对象的种植位置信息是否匹配，可通过判断作物图像的获取位置和目标作物对象的种植位置之间的距离是否超过预设距离，若超过，则二者不匹配；反之，若未超过，则二者相匹配。例如，预设距离为2米，如果作物图像的获取位置和目标作物对象的种植位置之间的距离超过2米，则可确定作物图像的获取位置信息和目标作物对象的种植位置信息不相匹配。从而避免持有者在拍摄作物图像时因拍摄位置距离目标作物对象的种植位置太远时、导致作物图像的图像质量较差的问题，例如图像不清晰、唯一标识信息在图像中所占比例太小、图像包含其他作物对象等。

(5)唯一标识信息位于作物图像中的指定位置。

以唯一标识信息为二维码为例，持有者可将二维码以卡片形式挂在对应的目标作物对象上，例如将目标作物对象对应的二维码卡片以挂绳方式挂在目标作物对象的指定位置，如整棵树的中间位置。其中，指定位置与作物图像的获取位置相关，即，获取到的作物图像需能够同时包括目标作物对象本身及其对应的二维码卡片。

(6)目标作物对象在作物图像中的占比大于或等于预设阈值。

目标作物对象在作物图像中的占比以能够分析出目标作物对象对应的生长状态信息为确定依据。可选的，可设置预设阈值为1/2，即，目标作物对象在作物图像中的占比需达到一半以上。

(7)目标作物对象在作物图像中的图像内容和指定作物内容相匹配。

指定作物内容如：作物对象本身的33％、作物对象的部分枝叶、作物对象的部分茎等。假设指定作物内容为作物对象本身的33％，则持有者拍摄的作物图像中，目标作物对象对应的图像内容应至少占作物对象本身的33％，以确保资产处理系统分析目标作物对象的生长状态信息时，能够从作物图像中获取到充分的分析依据。

在一个实施例中，在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证之后，可基于权益凭证的凭证信息对权益凭证进行价值评估，得到目标作物对象对应的价值评估结果，进而根据价值评估结果，确定目标作物对象对应的资产投资策略。资产投资策略可包括以下至少一项：是否投资、总投资额度、投资方信息(如投资方数量、各投资方对应的投资额度、投资时间等)、投资方式(如一次性投资、分期投资等)。

在确定目标作物对象对应的资产投资策略之后，可向资产投资方推送目标作物对象对应的资产投资信息，以使资产投资方根据资产投资信息对目标作物对象进行相应的资产投资。其中，资产投资信息可包括目标作物对象对应的唯一标识信息、价值评估结果和/或资产投资策略。

其中，权益凭证的凭证信息可包括凭证名称、凭证内容、凭证数量、凭证级别等信息。凭证信息可由资源处理系统在发行权益凭证的同时或之后确定，凭证级别可基于目标作物对象的作物资产信息确定。通过凭证级别的高低不同，可分析出目标作物对象对应的投资价值。

可选的，基于作物资产信息中包括的生长状态信息确定权益凭证的凭证级别。假设凭证级别的高低和生长状态的好坏成正相关关系，生长状态越好，则凭证级别越高。因此，基于生长状态信息可确定出目标作物对象的生长状态，进而确定出目标作物对象对应的权益凭证的凭证级别。

凭证数量也可基于作物资产信息中包括的生长状态信息确定。假设凭证数量的多少和生长状态的好坏成正相关关系，生长状态越好，则凭证数量越多。因此，基于生长状态信息可确定出目标作物对象的生长状态，进而确定出目标作物对象对应的权益凭证的凭证数量。

在一个实施例中，资产处理系统可将持有者对应的多个作物对象对应的作物资产信息进行打包处理，得到持有者对应的作物资产信息集。以及，获取持有者对应的历史风险评估因素，基于该历史风险评估因素分析持有者对应的资产投资风险度。其中，历史风险评估因素可包括以下至少一项：持有者的历史诚信度、历史作物经营信息、历史作物生长状态信息。

本实施例中，可结合目标作物对象对应的价值评估结果和资产投资风险度，综合确定目标作物对象对应的资产投资策略。

可选的，根据目标作物对象对应的价值评估结果确定对应的资产投资策略时，可预先设定价值评估结果和资产投资策略之间的映射关系。假设价值评估结果包括价值较高、价值适中、价值较低和没有价值四个结果，资产投资策略包括是否投资和投资额度，投资额度可分为最高额度、中等额度和最低额度，则价值评估结果和资产投资策略之间的映射关系可示例性地如表1所示。

表1

价值评估结果	资产投资策略
		价值较高	建议投资，投资额度为最高额度
价值适中	建议投资，投资额度为中等额度
		价值较低	不建议投资
没有价值	不建议投资

需要说明的是，上述表1所示的价值评估结果和资产投资策略之间的映射关系，仅是一种示意性地举例。在实际应用场景中，价值评估结果除采用高、中、低这类方式表征之外，可采用其他更加复杂、能够携带更多信息的方式表征，比如价值评估结果可包括具体的价值评估过程、价值评估分值、价值评估内容等。同样的，资产投资策略也可包括更加详细的策略内容，比如采用何种方式投资、通过什么平台投资、最佳投资时间等。

根据持有者对应的对应的资产投资风险度确定对应的资产投资策略时，可预先设定资产投资风险度和资产投资策略之间的映射关系。假设资产投资风险度包括高风险、中风险和低风险三种，资产投资策略包括是否投资和投资额度，投资额度可分为最高额度、中等额度和最低额度，则资产投资风险度和资产投资策略之间的映射关系可示例性地如表2所示。

表2

资产投资风险度	资产投资策略
		低风险	建议投资，投资额度为最高额度
中风险	建议投资，投资额度为中等额度
		高风险	不建议投资

需要说明的是，上述表2所示的资产投资风险度和资产投资策略之间的映射关系，仅是一种示意性地举例。在实际应用场景中，资产投资风险度除采用高、中、低这类方式表征之外，可采用其他更加复杂、能够携带更多信息的方式表征，比如资产投资风险度可包括风险因素、风险内容等。同样的，资产投资策略也可包括更加详细的策略内容，比如采用何种方式投资、通过什么平台投资、最佳投资时间等。

图3是根据本说明书另一实施例的一种资产处理系统的示意性结构图。如图3所示，资产处理系统包括资产管理平台、云平台和资产投资方，其中，资产管理平台用于获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，并根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证，若验证通过，则基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息。进而，在作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件的情况下，在云平台上发行目标作物对象对应的权益凭证。云平台可用于存储目标作物对象对应的权益凭证，以及对目标作物对象对应的权益凭证进行价值评估，并根据价值评估结果确定目标作物对象对应的资产投资策略。云平台还可用于将确定出的目标作物对象对应的资产投资策略发送至资产投资方，资产投资方则基于资产投资策略对目标作物对象进行相应的投资。

图4是根据本说明书另一实施例的一种资产处理方法的示意性泳道图。本实施例中，资产管理平台可以是发债方平台，具有发债、经销以及管理作物对象的作物资产信息的功能，云平台为ABS平台，权益凭证为证券化资产。如图4所示，资产处理方法可应用于如图3所示的资产处理系统，包括：

S1，目标作物对象的持有者向发债方平台发送目标作物对象的资产注册信息，资产注册信息包括目标作物对象的作物图像和作物关联位置信息。

其中，作物关联位置信息包括作物图像的获取位置信息和/或目标作物对象的种植位置信息。

作物图像中包括目标作物对象对应的唯一标识信息，本实施例中，目标作物对象对应的唯一标识信息为由ABS平台向作物对象分配的二维码，且该二维码以卡片形式(即二维码卡片)挂在对应的目标作物对象上，如图5所示。在其他实施例中，唯一标识信息还可以是以下任一种或多种：由指定平台为目标作物对象分配的其他类型的唯一识别码(如条形码、异形码等)、目标作物对象的纹理特征(如树木本身的纹理特征等)、其它能够获取到字符串的图像等。指定平台可以是ABS平台或其他第三方平台。

该步骤中，持有者可针对其持有的每一个作物对象分别向资产管理平台发送资产注册信息，即，目标作物对象仅包括一个作物对象。或者，持有者可针对其持有的多个作物对象一并向资产管理平台发送资产注册信息，即，目标作物对象包括多个作物对象，此时，持有者可将多个作物对象分别对应的资产注册信息打包。并以资产注册信息集的方式向资产管理平台申请资产注册，即向资产管理平台发送资产注册信息集。

在持有者向发债方平台发送目标作物对象的资产注册信息之前，可通过在目标作物对象的附近位置(如附近2米内)拍摄包括目标作物对象本身及其对应的二维码卡片在内的照片，并将该照片作为目标作物对象的作物图像。

S2，发债方平台对持有者发送的资产注册信息进行可信验证，即验证资产注册信息是否符合可信注册条件。

其中，可信注册条件包括以下至少一项：目标作物对象的唯一标识信息具有唯一性、种植位置信息具有唯一性、目标作物对象的种植位置信息和持有者持有的其他作物对象的种植位置信息相匹配、作物图像的获取位置信息和目标作物对象的种植位置信息相匹配、唯一标识信息位于作物图像中的指定位置、目标作物对象在作物图像中的占比大于或等于预设阈值、目标作物对象在作物图像中的图像内容和指定作物内容相匹配。关于各项可信注册条件的验证方式已在上述实施例中详细说明，此处不再赘述。

S3，若可信验证通过，发债方平台分析资产注册信息中包括的作物图像，以分析出目标作物对象对应的生长状态信息。

其中，发债方平台可分析作物图像中包括的图像元素，从而得到目标作物对象对应的生长状态信息，图像元素包括目标作物对象的果实、叶子、种子、茎枝、花等中的至少一项。生长状态信息可包括以下至少一项：当前生长状态信息、未来生长状态预测信息、生长结果预测信息等，其中，来生长状态预测信息和/或生长结果预测信息可根据目标作物对象的当前生长状态信息、持有者的历史经营情况等因素分析得到。

S4，发债方平台根据资产注册信息和生长状态信息，生成目标作物对象对应的作物资产信息。

其中，作物资产信息可包括以下至少一项：作物图像、作物关联位置信息、目标作物对象的生长状态信息等。

S5，发债方平台判断目标作物对象对应的作物资产信息是否符合预设的证券化资产发行条件。

其中，预设的证券化资产发行条件可包括：当前生长状态信息与第一预设状态相匹配、未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、生长结果预测信息与预期生长结果相匹配。

以农作物柑橘为例，柑橘树第2年开花，第3年开始挂果，且从第3年至第5年逐年增长，第5年为生长高峰，直到30年后经济寿命结束。基于此，柑橘树对应的第一预设状态可以是：第2年开花，第3～5年挂果，第5年达到生长高峰，30年后经济寿命结束。假设柑橘树当前处于第2年，则柑橘树对应的当前生长状态信息应为开花状态，否则就和第一预设状态不匹配。未来生长状态预测信息中，第3年应处于挂果状态，否则和第二预设状态不匹配。生长结果预测信息中，如果预测柑橘树生长至第25年时经济寿命就会结束，则认为和预期生长结果不匹配。

S6，发债方平台确定作物资产信息符合证券化资产发行条件时，在ABS平台上发行目标作物对象对应的证券化资产。

其中，证券化资产为将基于目标作物对象对应的基础资产创建的基础资产池作为价值支撑所发行的资产，目标作物对象对应的基础资产可包括持有者未来通过经营目标作物对象所产生的的现金流。

S7，ABS平台基于目标作物对象对应的证券化资产的资产信息，对目标作物对象对应的证券化资产进行价值评估，得到目标作物对象对应的价值评估结果。

S8，ABS平台根据目标作物对象对应的价值评估结果以及目标作物对象的持有者对应的资产投资风险度，确定目标作物对象对应的资产投资策略。

其中，持有者对应的资产投资风险度可基于该持有者对应的历史风险评估因素分析，历史风险评估因素可包括以下至少一项：持有者的历史诚信度、历史作物经营信息、历史作物生长状态信息。

资产投资策略可包括以下至少一项：是否投资、总投资额度、投资方信息(如投资方数量、各投资方对应的投资额度、投资时间等)、投资方式(如一次性投资、分期投资等)。资产投资策略的具体确定方式已在上述实施例中详细说明，此处不再赘述、

S9，ABS平台将目标作物对象对应的资产投资信息推送至资产投资方，资产投资信息包括目标作物对象对应的唯一标识信息和资产投资策略。

本实施例中，目标作物对象对应的唯一标识信息即为二维码信息。此外，ABS平台还可对确定出的目标作物对象对应的资产投资策略进行筛选，如筛选出包括“建议投资”的资产投资策略，进而将筛选出的资产投资策略对应的资产投资信息推送至资产投资方。也就是说，对于“不建议投资”的资产投资策略，ABS平台可以不将对应的资产投资信息推送给资产投资方，从而使ABS平台推送给资产投资方的资产投资信息均为优质信息，而并非将所有的资产投资信息均推送给资产投资方。

此外，资产投资信息中还可包括持有者对应的资产投资风险度，以使资产投资方依据该资产投资风险度获知与目标作物对象相关的更多信息，从而有利于资产投资方执行相应的资产投资。

S10，资产投资方基于ABS平台推送的资产投资信息，对目标作物对象进行相应的资产投资。资产投资方可通过购买目标作物对象对应的证券化资产，来完成对目标作物对象的资产投资。

该步骤中，资产投资方可通过向ABS平台支付一定金额的资金，来购买ABS平台上发行的证券化资产，即，ABS平台可通过证券化资产来向资产投资方募集资金，ABS平台可利用募集的资金进行再次投资，以使目标作物对象在经营早期即可获得资金支持，持有者通过经营目标作物对象产生的现金流即为证券化资产的价值支撑。

资产投资方接收到ABS平台发送的资产投资信息后，可对资产投资信息进行分析，以判断出资产投资信息是否符合预设投资条件。该预设投资条件可以是由资产投资方预先设定并存储的。例如，在目标作物对象包括多个时，预设资产条件可包括目标作物对象的对象数量达到预设数量阈值、资产投资策略包括“建议投资”、资产投资策略包括“资产投资风险度低”等等。

在另一实施例中，上述ABS平台可替换为区块链资产管理节点，即，发债方平台可在区块链资产管理节点上发行目标作物对象对应的证券化资产，区块链资产管理节点为区块链中的一个或多个节点设备，用于存储及管理作物对象的证券化资产。资产投资方可通过购买区块链资产管理节点上的证券化资产，来完成对目标作物对象的资产投资。

可见，采用本实施例的技术方案，通过获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，并根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证，若验证通过，则基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息，以及在云平台上发行目标作物对象对应的证券化资产。从而通过将物联网技术应用于线下作物对象，使得线下作物对象能够精准映射到数字世界，成为能够在线上流动的电子资产。此外，该技术方案通过仅在作物资产信息符合预设的证券化资产发行条件时，才会在云平台上发行目标作物对象对应的证券化资产，使得云平台上发行的证券化资产受证券化资产发行条件的约束，而并非所有的作物资产信息均可被发行证券化资产，从而确保线上流动资产的高质量性。再者，通过将目标作物对象对应的资产投资信息发送至资产投资方，使得资产投资方能够基于资产投资信息对目标作物对象进行相应的资产投资，从而实现了线下作物对象的证券化资产的流动性。

进一步地，采用本实施例的技术方案，以持有者持有的作物对象的基础资产池(包括持有者未来经营作物对象所产生的现金流)为价值支撑发行证券化资产，可使持有者持有的作物对象能够在种植早期(即无收入阶段)即可得到资产投资方的投资，从而使持有者获取到资金支持，更好的去经营其所持有的作物。

综上，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。

以上为本说明书一个或多个实施例提供的资产处理方法，基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种资产处理装置。

图6是根据本说明书一实施例的一种资产处理装置的示意性框图。如图6所示，资产处理装置包括：

第一获取模块610，获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证；所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息；

生成模块620，若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

发行模块630，若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

在一个实施例中，所述作物资产信息包括以下至少一项：所述作物图像、所述作物关联位置信息、所述目标作物对象的生长状态信息；

其中，所述作物关联位置信息包括所述作物图像的获取位置信息和/或所述目标作物对象的种植位置信息。

在一个实施例中，所述唯一标识信息包括：由指定平台为所述目标作物对象分配的唯一识别码，和/或，所述目标作物对象的纹理特征。

在一个实施例中，所述生成模块620包括：

分析单元，分析所述作物图像中包括的图像元素，得到所述目标作物对象对应的生长状态信息；所述图像元素包括所述目标作物对象的果实、叶子、种子、茎枝、花中的至少一项；

生成单元，基于所述资产注册信息和所述生长状态信息，生成所述目标作物对象对应的所述作物资产信息；

其中，所述生长状态信息包括当前生长状态信息、未来生长状态预测信息、生长结果预测信息中的至少一项。

在一个实施例中，所述装置还包括：

第一确定模块，在所述分析所述作物图像中包括的图像元素，得到所述目标作物对象对应的生长状态信息之后，确定所述生长状态信息符合预设的资产注册条件；所述资产注册条件包括以下至少一项：所述当前生长状态信息与第一预设状态相匹配、所述未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、所述生长结果预测信息与预期生长结果相匹配。

在一个实施例中，所述装置还包括：

接收模块，在所述基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的所述作物资产信息之后，按照预设的资产更新规则，接收所述持有者发送的所述目标作物对象对应的资产更新信息；

更新模块，基于所述资产更新信息，更新所述目标作物对象对应的所述作物资产信息；

其中，所述资产更新规则包括：按照预设频率和/或预设时间更新所述作物资产信息；所述资产更新信息包括所述唯一标识信息、第二作物图像、第二作物关联位置信息中的至少一项；所述第二作物关联位置信息包括所述第二作物图像的获取位置信息和/或所述目标作物对象的种植位置信息。

在一个实施例中，所述第一获取模块610包括：

验证单元，验证所述资产注册信息是否符合预设的可信注册条件；若是，则确定所述资产注册信息的可信验证通过；

其中，所述可信注册条件包括以下至少一项：

所述唯一标识信息具有唯一性；

所述种植位置信息具有唯一性；

所述目标作物对象的种植位置信息和所述持有者持有的其他作物对象的种植位置信息相匹配；

所述作物图像的获取位置信息和所述目标作物对象的种植位置信息相匹配；

所述唯一标识信息位于所述作物图像中的指定位置；

所述目标作物对象在所述作物图像中的占比大于或等于预设阈值。

在一个实施例中，所述装置还包括：

价值评估模块，在所述在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证之后，基于所述权益凭证的凭证信息对所述权益凭证进行价值评估，得到所述目标作物对象对应的价值评估结果；

第二确定模块，根据所述价值评估结果，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略。

在一个实施例中，所述装置还包括：

处理模块，将所述持有者对应的多个所述作物对象对应的所述作物资产信息进行打包处理，得到所述持有者对应的作物资产信息集；

第二获取模块，获取所述持有者对应的历史风险评估因素；所述历史风险评估因素包括以下至少一项：所述持有者的历史诚信度、历史作物经营信息、历史作物生长状态信息；

分析模块，基于所述历史风险评估因素，分析所述持有者对应的资产投资风险度；

所述第二确定模块包括：

确定单元，根据价值评估结果和所述资产投资风险度，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略。

在一个实施例中，所述装置还包括：

推送模块，向资产投资方推送所述目标作物对象对应的资产投资信息，以使所述资产投资方根据所述资产投资信息对所述目标作物对象进行相应的资产投资；

其中，所述资产投资信息包括所述价值评估结果和/或所述资产投资策略。

在一个实施例中，所述云平台为区块链资产管理节点或资产支持证券ABS平台。

采用本说明书一个或多个实施例的装置，通过获取目标作物对象的持有者发送的目标作物对象的资产注册信息，并根据资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对资产注册信息进行可信验证，若验证通过，则基于资产注册信息生成目标作物对象对应的作物资产信息，以及在云平台上发行目标作物对象对应的证券化资产。从而通过将物联网技术应用于线下作物对象，使得线下作物对象能够精准映射到数字世界，成为能够在线上流动的电子资产。此外，该技术方案通过仅在作物资产信息符合预设的证券化资产发行条件时，才会在云平台上发行目标作物对象对应的证券化资产，使得云平台上发行的证券化资产受证券化资产发行条件的约束，而并非所有的作物资产信息均可被发行证券化资产，从而确保线上流动资产的高质量性。

本领域的技术人员应可理解，上述资产处理装置能够用来实现前文所述的资产处理方法，其中的细节描述应与前文方法部分描述类似，为避免繁琐，此处不另赘述。

图7是根据本说明书一实施例的一种资产处理系统的示意性框图。如图7所示，资产处理系统包括：

资产管理平台710，获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证；所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息；若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台720上发行所述目标作物对象对应的权益凭证；

所述云平台720，存储所述目标作物对象对应的权益凭证。

在一个实施例中，所述云平台720，基于所述权益凭证的凭证信息对所述权益凭证进行价值评估，得到所述目标作物对象对应的价值评估结果；据所述价值评估结果，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略；向资产投资方推送所述目标作物对象对应的资产投资信息；所述资产投资信息包括所述价值评估结果和/或所述资产投资策略；

所述系统还包括：

资产投资方，根据所述资产投资信息对所述目标作物对象进行相应的资产投资。

在一个实施例中，所述云平台720为区块链资产管理节点或资产支持证券ABS平台。

基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种资产处理设备，如图8所示。资产处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对资产处理设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在资产处理设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。资产处理设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上输入输出接口805，一个或一个以上键盘806。

具体在本实施例中，资产处理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对资产处理设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

获取目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象的资产注册信息，根据所述资产注册信息中包括的作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证；所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息；

若验证通过，则基于所述资产注册信息，生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

本说明书一个或多个实施例还提出了一种存储介质，该存储介质存储一个或多个计算机程序，该一个或多个计算机程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行上述资产处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个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，本说明书一个或多个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。

本说明书一个或多个实施例是参照根据本说明书实施例的方法、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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个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一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (19)

1.一种资产处理方法，包括：

对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证；

若验证通过，则分析所述资产注册信息中包括的作物图像，若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

所述若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息，包括：

若分析得到的未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、和/或生长结果预测信息与预期生长结果相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；其中，所述未来生长预测信息包括所述未来生长状态预测信息和/或所述生长结果预测信息；所述预设生长信息包括所述第二预设状态和/或所述预期生长结果；

若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

2.根据权利要求1所述的方法，所述对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证，包括：

根据所述资产注册信息包括的所述作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证。

3.根据权利要求2所述的方法，所述作物资产信息包括以下至少一项：所述作物图像、所述作物关联位置信息、所述目标作物对象的生长状态信息；

其中，所述作物关联位置信息包括所述作物图像的获取位置信息和/或所述目标作物对象的种植位置信息。

4.根据权利要求3所述的方法，所述作物图像中包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息；所述唯一标识信息包括：由指定平台为所述目标作物对象分配的唯一识别码，和/或，所述目标作物对象的纹理特征。

5.根据权利要求1所述的方法，所述生成所述目标作物对象对应的作物资产信息之后，还包括：

按照预设的资产更新规则，接收所述目标作物对象的持有者发送的所述目标作物对象对应的资产更新信息；

基于所述资产更新信息，更新所述目标作物对象对应的所述作物资产信息；

其中，所述资产更新规则包括：按照预设频率和/或预设时间更新所述作物资产信息；所述资产更新信息包括所述目标作物对象对应的唯一标识信息、第二作物图像、第二作物关联位置信息中的至少一项；所述第二作物关联位置信息包括所述第二作物图像的获取位置信息和/或所述目标作物对象的种植位置信息。

6.根据权利要求4所述的方法，所述对所述资产注册信息进行可信验证，包括：

验证所述资产注册信息是否符合预设的可信注册条件；若是，则确定所述资产注册信息的可信验证通过；

其中，所述可信注册条件包括以下至少一项：

所述唯一标识信息具有唯一性；

所述种植位置信息具有唯一性；

所述目标作物对象的种植位置信息和所述目标作物对象的持有者持有的其他作物对象的种植位置信息相匹配；

所述作物图像的获取位置信息和所述目标作物对象的种植位置信息相匹配；

所述唯一标识信息位于所述作物图像中的指定位置；

所述目标作物对象在所述作物图像中的占比大于或等于预设阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，所述在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证之后，还包括：

基于所述权益凭证的凭证信息对所述权益凭证进行价值评估，得到所述目标作物对象对应的价值评估结果；

根据所述价值评估结果，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

将所述目标作物对象的持有者对应的多个作物对象对应的所述作物资产信息进行打包处理，得到所述持有者对应的作物资产信息集；

获取所述持有者对应的历史风险评估因素；所述历史风险评估因素包括以下至少一项：所述持有者的历史诚信度、历史作物经营信息、历史作物生长状态信息；

基于所述历史风险评估因素，分析所述持有者对应的资产投资风险度；

所述根据所述价值评估结果，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略，包括：

根据价值评估结果和所述资产投资风险度，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略。

9.根据权利要求7所述的方法，还包括：

向资产投资方推送所述目标作物对象对应的资产投资信息，以使所述资产投资方根据所述资产投资信息对所述目标作物对象进行相应的资产投资；

其中，所述资产投资信息包括所述价值评估结果和/或所述资产投资策略。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，所述云平台为区块链资产管理节点或资产支持证券ABS平台。

11.一种资产处理装置，包括：

第一获取模块，对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证；

生成模块，若验证通过，则分析所述资产注册信息中包括的作物图像，若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

所述生成模块，若分析得到的未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、和/或生长结果预测信息与预期生长结果相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；其中，所述未来生长预测信息包括所述未来生长状态预测信息和/或所述生长结果预测信息；所述预设生长信息包括所述第二预设状态和/或所述预期生长结果；

发行模块，若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

12.根据权利要求11所述的装置，所述第一获取模块，根据所述资产注册信息包括的所述作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证。

13.根据权利要求12所述的装置，所述作物资产信息包括以下至少一项：所述作物图像、所述作物关联位置信息、所述目标作物对象的生长状态信息；

其中，所述作物关联位置信息包括所述作物图像的获取位置信息和/或所述目标作物对象的种植位置信息。

14.一种资产处理系统，包括：

资产管理平台，对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证；若验证通过，则分析所述资产注册信息中包括的作物图像，若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；所述若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息，包括：

若分析得到的未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、和/或生长结果预测信息与预期生长结果相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；其中，所述未来生长预测信息包括所述未来生长状态预测信息和/或所述生长结果预测信息；所述预设生长信息包括所述第二预设状态和/或所述预期生长结果；若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证；

所述云平台，存储所述目标作物对象对应的权益凭证。

15.根据权利要求14所述的系统，所述资产管理平台，根据所述资产注册信息包括的所述作物图像和/或作物关联位置信息，对所述资产注册信息进行可信验证。

16.根据权利要求14所述的系统，所述云平台，基于所述权益凭证的凭证信息对所述权益凭证进行价值评估，得到所述目标作物对象对应的价值评估结果；据所述价值评估结果，确定所述目标作物对象对应的资产投资策略；向资产投资方推送所述目标作物对象对应的资产投资信息；所述资产投资信息包括所述价值评估结果和/或所述资产投资策略；

所述系统还包括：

资产投资方，根据所述资产投资信息对所述目标作物对象进行相应的资产投资。

17.根据权利要求14-16中任一项所述的系统，所述云平台为区块链资产管理节点或资产支持证券ABS平台。

18.一种资产处理设备，包括处理器和与所述处理器电连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现：

对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证；

若验证通过，则分析所述资产注册信息中包括的作物图像，若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

所述若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息，包括：

若分析得到的未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、和/或生长结果预测信息与预期生长结果相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；其中，所述未来生长预测信息包括所述未来生长状态预测信息和/或所述生长结果预测信息；所述预设生长信息包括所述第二预设状态和/或所述预期生长结果；

若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。

19.一种存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现以下流程：

对获取的目标作物对象的资产注册信息进行可信验证；

若验证通过，则分析所述资产注册信息中包括的作物图像，若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；

所述若分析得到的未来生长预测信息与预设生长信息相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息，包括：

若分析得到的未来生长状态预测信息与第二预设状态相匹配、和/或生长结果预测信息与预期生长结果相匹配，则生成所述目标作物对象对应的作物资产信息；其中，所述未来生长预测信息包括所述未来生长状态预测信息和/或所述生长结果预测信息；所述预设生长信息包括所述第二预设状态和/或所述预期生长结果；

若所述作物资产信息符合预设的权益凭证发行条件，则在云平台上发行所述目标作物对象对应的权益凭证。