CN117078327B - 电子发票开具方法、管理系统和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了电子发票开具方法、管理系统和电子设备，方法包括接收开票请求；根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票；对电子发票进行防篡改处理，包括电子发票进行图像识别，将电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。通过本申请提供的技术方案能够有效提高电子发票的安全性，降低认证标识的嵌入容量。
Description
技术领域
本申请属于电子发票管理技术领域，尤其涉及一种电子发票开具方法、管理系统和电子设备。
背景技术
随着电子商务技术的兴起，越来越多的传统行业致力于开展电子商务贸易，例如传统的能源采购行业也实现了能源采购电商平台的转型。随着能源电商平台交易量的激增，传统的纸质发票开具管理服务已经无法满足新型能源采购电商平台的需求，因此，需要构建与能源采购电商平台配套的电子发票开具管理系统，才能保障能源电商采购平台的高效运行。
由于能源采购行业的特性，电子发票的安全性需要重点保障，现有技术通过在电子发票的交叉引用表中冗余空间嵌入防篡改标识，以对电子发票进行防篡改保护，但这种方法的安全性较低。
发明内容
为了解决现有技术的方法的防篡改标识安全性较低的技术问题，本申请的实施例提供了一种电子发票开具方法、管理系统和电子设备，进而至少在一定程度上可以提高电子发票的防篡改能力，提高电子发票的信息安全性。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种电子发票开具方法，应用于能源采购电商系统，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，包括：
接收各业务子系统发送的开票请求，其中，开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；
将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，包括：
根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，得到黑色字符层和非黑色字符层；
将电子发票图像分割为互不重叠的矩阵形图像块，将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，包括：
采用OpenCV计算机视觉库，通过cvtColor函数将RGB通道的电子发票图像转换到HSV空间，并根据电子发票图像中各图层颜色的饱和度和亮度值，对电子发票图像进行图层分离。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块之后，还包括：
根据电子发票中文字的排版特性，结合第一图像块的类型特征对第二图像块的类型进行校正，其中，第一图像块和第二图像块分别为特征块或非特征块，且第一图像块和第二图像块为相邻图像块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，包括：
根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符；
将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，包括：
将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内，包括：
根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种电子发票开具装置，应用于能源采购电商系统，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，包括：
请求接收单元，用于接收各业务子系统发送的开票请求，其中，所述开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
发票生成单元，用于根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
防篡改处理单元，用于对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；
发票发送单元，用于将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分时，防篡改处理单元具体用于：
根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，得到黑色字符层和非黑色字符层；
将电子发票图像分割为互不重叠的矩阵形图像块，将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离时，防篡改处理单元具体用于：
采用OpenCV计算机视觉库，通过cvtColor函数将RGB通道的电子发票图像转换到HSV空间，并根据电子发票图像中各图层颜色的饱和度和亮度值，对电子发票图像进行图层分离。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块之后，防篡改处理单元还用于：
根据电子发票中文字的排版特性，结合第一图像块的类型特征对第二图像块的类型进行校正，其中，第一图像块和第二图像块分别为特征块或非特征块，且第一图像块和第二图像块为相邻图像块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内时，防篡改处理单元具体用于：
根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符；
将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识时，防篡改处理单元具体用于：
将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内时，防篡改处理单元具体用于：
根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子发票管理系统，包括如第二方面所述的电子发票开具装置，还包括：
电子发票管理装置，用于对各业务子系统的电子发票用户资质进行审批、对各用户申领的发票进行配号以及对电子发票数据进行应用分析；
电子发票服务装置，用于对生成的电子发票进行归档处理，以供各业务子系统的电子发票用户对已生成的电子发票进行查验和下载。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如第一方面任一项所述的方法所执行的操作。
根据本申请实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上述第一方面任一项所述的方法所执行的操作。
本申请的有益效果为：
本申请提出的技术方案，通过接收各业务子系统发送的开票请求；根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。本发明通过第一认证标识和第二认证标识对电子发票进行多重防篡改处理，能够有效提高电子发票的安全性，且将标识设置为隐形标识将不影响用户的视觉体验；此外，仅对特征块做多重防篡改处理，即将第二认证标识基于密钥算法和特征块比例嵌入非特征块内，能够降低认证标识的嵌入容量，从而降低含认证标识的电子发票的文件大小，进而降低系统的存储空间，提高电子发票的传输效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。在附图中：
图1示出了根据本申请一个实施例的电子发票开具方法的流程图；
图2示出了根据本申请一个实施例的步骤S3的流程图；
图3示出了根据本申请一个实施例的步骤S31的流程图；
图4示出了根据本申请一个实施例的步骤S32的流程图；
图5示出了根据本申请一个实施例的步骤S33的流程图；
图6示出了根据本申请一个实施例的电子发票开具装置的结构框图；
图7示出了根据本申请一个实施例的电子发票管理系统的结构框图；
图8示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
下面将结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了解决现有技术的方法的防篡改标识安全性较低的技术问题，本申请实施例提供了一种电子发票开具方法，该方法通过第一认证标识和第二认证标识对电子发票进行多重防篡改处理，能够有效提高电子发票的安全性，且将标识设置为隐形标识将不影响用户的视觉体验；此外，仅对特征块做多重防篡改处理，即将第二认证标识基于密钥算法和特征块比例嵌入非特征块内，能够降低认证标识的嵌入容量，从而降低含认证标识的电子发票的文件大小，进而降低系统的存储空间，提高电子发票的传输效率。
下面将对本申请实施例提供的电子发票开具方法进行详细说明。
其中，需要说明的是，本申请实施例提供的电子发票开具方法可应用于任意使用操作系统的终端设备，其中，操作系统包括但不限于Windows系统、Mac系统、Linux系统、Chrome OS系统、UNIX操作系统、IOS系统和安卓系统等，此处不做限定；其中，终端设备包括但不限于IPAD平板电脑、个人移动电脑、工业计算机、个人计算机等，此处不做限定。为便于描述，除特别说明外，本申请实施例均以个人计算机为执行主体进行说明。可以理解，所述执行主体并不构成对本申请实施例的限定，在其他的一些实施例中可以采用其他类型的终端设备作为执行主体。
根据本申请的第一方面，提出了一种电子发票开具方法，优选的，所述电子发票开具方法执行于个人计算机，个人计算机中嵌入了运行所述电子发票开具方法的程序代码，以支撑所述方法的实现。
参见图1，示出了根据本申请一个实施例的电子发票开具方法的流程示意图。
如图1所示，根据本申请实施例的第一方面，提供了一种电子发票开具方法，应用于能源采购电商系统，例如是“国能e购电商平台”，主要提供煤炭、电力、运输、化工、油品、IT等行业的能源及设备的电商服务，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，例如是询比价采购系统、电商采购系统、竞拍采购系统等，所述电子发票开具方法包括但不限于步骤S1-步骤S4实现：
步骤S1.接收各业务子系统发送的开票请求，其中，开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
优选的，各业务子系统与本申请实施例所述的方法对应的执行端采用异步交互机制进行通信，以降低应用的耦合度，从而隔离系统间的相互依赖和故障影响；同时，执行端与各业务子系统之间提供基于交易流水的对账机制，以保证异常情况下双方数据的一致性。具体的，各业务子系统的用户，例如供应商和采购方，在业务子系统的用户交互界面发起开票请求，对应业务子系统通过系统接口，进一步向本申请的电子发票开具方法的执行终端，例如工业计算机，发起开票请求，并在开票请求中携带交易信息。其中，交易信息包括但不限于订单信息、账单信息、对账信息等，订单信息是指供应商和采购方在能源采购电商系统内进行交易活动所产生的订单信息，包括采购的货物或服务等，优选的，可根据订单信息标识订单状态，例如订单已签收等；账单信息是指基于订单信息生成的费用信息，同一账单可包含多个订单的费用信息；对账信息是指供应商或采购方在能源采购电商系统中进行的线上对账记录，通过双方对账之后发起开票申请，能够一定程度上保证电子发票的准确性。
其中，需要说明的是，用户在发起开票请求之前，还需要在能源采购电商系统内对日常开票所需的发票号码段进行申领，并可通过用户界面查询发票申领结果、新增申领流程等，以避免多平台切换操作，影响用户体验；用户在对发票号码段进行申领之后，系统将已申领发票号段的格式发票写入税控设备，以供后续调用。
优选的，在接收各业务子系统发送的开票请求之前，所述方法还包括：对开具电子发票所需的基础信息以及用户交易过程中需要固化显示的特征信息进行设置和维护，特征信息包括但不限于税分编码、智能赋码、供应商开票信息、采购方开票信息等。
具体的，税分编码是指从税务系统中获取最新的税收分类编码，以供后续的智能赋码或人工赋码，并根据税务系统对于税收分类编码的增减和调整，及时对税分编码库进行更新和调整。智能赋码是指根据采购的商品名称，基于大数据算法，并调用税分编码库自动为商品匹配编码，并对匹配得到的编码进行自动验证或人工验证，从而减少税收分类编码的匹配难度和工作量。供应商开票信息包括但不限于票方名称、纳税人识别号、地址、电话、开户行及账号等。采购方开票信息包括但不限于开票方名称、纳税人识别号、地址、电话、开户行及账号等，此处不作限定。
步骤S2.根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
具体的，通过交易信息可以获取到发起开票请求的请求方身份信息、订单中的商品信息以及订单是否已完成的信息，其中，请求方身份信息可以是供应商身份信息，例如票方名称等，也可以是采购方身份信息，例如票方名称等；商品信息包括但不限于名称、颜色、类别、型号、图片、报价、税率、销售状态、优惠信息和配送状态等；订单信息可以是订单编号、客户编码、商品价格、商品数量、订单金额、网店名称、客户名称、发票抬头、发票类型、收货地址、收货电话等，若订单已经完成，或者订单已经完成且供购双方已经完成对账，则根据请求方的身份信息在数据库中调用对应的开票信息，包括但不限于请求方的票方名称、纳税人识别号、地址、电话、开户行及账号等，通过将交易中需要记载的交易事项固化在交易格式内，自动生成发票版式文件，并调用签章服务器进行电子签章，以生成电子发票。
如图2所示，步骤S3.对所述电子发票进行防篡改处理，包括：
步骤S31对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分；
步骤S32.采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内；
步骤S33.采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；
其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识，优选的，采用图像隐写方法实现认证标识的隐形。
如图3所示，在本申请步骤S31的一些实施例中，基于前述方案，对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，包括：
步骤S311.根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，得到黑色字符层和非黑色字符层；
其中，需要说明的是，本申请实施例根据电子发票的主要颜色，将电子发票分割为多个颜色图层，即红色印章层、橙色表格层和黑色字符层。
在本申请步骤S311的一些实施例中，基于前述方案，根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，包括：
采用OpenCV计算机视觉库，通过cvtColor函数将RGB(Red green blue，三原色)通道的电子发票图像转换到HSV(Hue Saturation Value色调、饱和度、明度)空间，并根据电子发票图像中各图层颜色的饱和度和亮度值，对电子发票图像进行图层分离。
具体的，RGB颜色空间可以将电子发票中的所有颜色分成三个成分，每一颜色都可以根据这三个成分的值进行调配，每个成分值为0～255，其中，(0,0,0)表示黑色，(255，255，255)表示白色，其他颜色介于0～255的取值之间。采用OpenCV计算机视觉库对电子发票进行颜色分割，可以将OpenCV提供的颜色空间转换保存到变量中，其中，RGB颜色空间转换是从一个通道到另一个通道，HSV颜色空间可以获得颜色的分布，也可以在3D中显示出来，还可以根据每个像素的组件将每个像素放置在对应的位置，以及将对应的颜色放置在对应的位置上。如果把HSV表示的色调和饱和度的值表征到一个圆柱色空间，那么颜色可以建模为围绕中心垂直轴旋转的角度尺寸代表值通道。第三个轴饱和度用于定义色调的深浅，从垂直轴上的最不饱和到离中心最远的最饱和。系统通过cvt-Color函数将图像转换到HSV空间，此时发票橙色和黑色的饱和度和亮度值与其他颜色很不相同，但其大部分都处于色调轴上的小范围内，是分段的关键点。当获得合适的颜色范围，便可以使用这些值去判断阈值。通过inRange()返回图像范围大小的二进制掩码，其中值1表示范围内的值，0表示范围外的值，通过在原始图像的顶部加上遮罩，即完成了一颜色图层的初步分割。
优选的，为了对分割边界上的杂散像素进行处理，本申请实施例采用高斯模糊算法对杂散像素进行平滑去噪处理，以获得分割质量较高的图层。
步骤S312.将电子发票图像分割为互不重叠的矩阵形图像块，将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块。
优选的，本申请实施例中的电子发票图像采用GIF格式图像，GIF格式的电子发票图像包括调色板和索引矩阵，调色板中每种颜色都由RGB三个分量构成，索引矩阵中的值代表该值所在位置的颜色在调色板上的编号。
其中，需要说明的是，将GIF格式图像分割为互不重叠的矩形图像块，例如分割为多个8×8大小的图像块，并按照从上到下，从左到右的编号顺序对每一图像块进行编号，得到图像块序列集合X＝{Xi|i＝1,2,...,n}，其中，n表示图像块数量，对于每一图像块，如果其中包括黑色像素，则判定为特征块，否则为非特征块。
具体的，对于每一图像块，Xi＝{Xij|j＝1,2,...,64}，其中，j表示第i个8×8图像块的第j个像素，如果该图像块中存在亮度小于阈值(例如小于127)，且其R分量小于B分量的像素，则将该图像块的块类型判定为1(特征块)，否则为0(非特征块)，并基于判定结果构建块类型矩阵B1＝{b1i|i＝1,2,...,n}，如下：
其中，min(lij)表示第i个8×8图像块的第j个像素的亮度最小值，rij和bij表示第i个8×8图像块的第j个像素的R分量和B分量。
在本申请S312的一些实施例中，基于前述方案，在将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块之后，还包括：
根据电子发票中文字的排版特性，结合第一图像块的类型特征对第二图像块的类型进行校正，其中，第一图像块和第二图像块分别为特征块或非特征块，且第一图像块和第二图像块为相邻图像块。
其中，需要说明的是，通常情况下，电子发票中文字的排版特性为从左到右，基于此，通过相邻图像块的块类型对图像块类型进行校正，从而可以防止包含文字边界的字符被误判为非特征块。例如，第二图像块为包含文字边界的图像块，由于黑色字符非常少，可能在上述判定过程中被判定为非特征块，根据文字之间的关联关系，第一图像块中所记载的文字可能不完整，基于此，通过第一图像块对第二图像块的类型进行修正，将第二图像块判定为特征块。在修正完毕后，得到块类型标识矩阵B＝{bi|i＝1,2,...,n}。
如图4所示，在本申请步骤S32的一些实施例中，基于前述方案，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，包括：
步骤S321.根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符，即1或0；
具体的，根据每一特征块或特征块Xi的图像内容、块类型码bi和第一密钥KA，采用MD5哈希函数以12比特的字节量生成12比特的标识摘要信息，其计算公式如下：
步骤S322.将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
例如，将所有图像块的块类型码bi按序重复4次，得到长度为4n的比特串{b1，b1，b1，b1，...，bn，bn，bn，bn}，利用第一密钥KA将该比特串置乱之后，得到标识类型信息Si＝{s1，s2，...,sn，sn+1，...，s4n}。
步骤S323.结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
具体的，结合标识摘要信息Ci和标识类型信息Si，得到第一认证标识Ai＝Ci||Si。
步骤S324.采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一。
例如：将比特认证水印Ai＝Ci||Si嵌入在基于密钥随机选取的16个索引值的最低位，得到含第一认证标识的图像块。此时，第一认证标识嵌入容量
优选的，在判定得到特征块和非特征块后，即可计算得到特征块相较于所有图像块所占比例，如下：
其中，m表示特征块的数量。
例如，待处理的电子发票图像大小为592×904，图像块个数n＝8362，判定为特征块的个数m＝574，则该图像的重要块比例λ＝574/8362＝6.86％。可见，对于电子发票来说，特征块相对于整体图像所占的比例较小，基于此，以下仅通过对特征块生成第二认证标识，能够减少认证标识的容量，降低文件大小，以下将对第二认证标识的生成和嵌入进行详细说明。
如图5所示，在本申请步骤S33的一些实施例中，基于前述方案，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，包括：
步骤S331.将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
例如，将每一特征块Xi分割为互不重叠的16个2×2的特征字块。
步骤S332.采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识。
优选的，采用恢复认证编码方法生成6或12比特字节量的认证子标识，并将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识Ri。
在本申请步骤S33的一些实施例中，基于前述方案，基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内，包括：
步骤S333.根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
具体的，根据特征块相对于所有图像块的比例λ，确定每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量，例如，基于的选取规则如下：
其中，g表示每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量。
步骤S334.采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
例如，电子发票图像包括20个图像块，其中包括3个特征块和17个非特征块，则根据选取规则可知g＝4，为了实现随机选取特征块第二认证标识的嵌入位置，将17个非特征块的位置索引依序记录，并采用第三密钥对其进行置乱加密得到置乱后的索引位置，然后每一特征块依序选取4个索引位置进行嵌入即可。
通过上述防篡改处理，能够实现电子图像安全的多重保护，在后续防篡改检测中，可以通过上述防篡改方法的逆向解，获得第一认证标识和第二认证标识，实现防篡改检测。当然，如果电子发票存在篡改问题，若被篡改的位置对应的是特征块，则利用第二认证标识生成的逆过程依次恢复被篡改位置的特征块中的每一特征子块，若为非特征块，则直接用255代替该图像块内的每一索引值，实现电子图像的篡改恢复，进一步保证电子发票的信息准确性。
步骤S4.将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。
其中，需要说明的是，本申请实施例中的电子发票发送形式包括但不限于短信推送下载链接、邮件推送发票附件等方式，开票请求对应的请求端可以是供应商所在端，也可以是采购方所在端，此处不做限定。
基于上述公开的内容，本申请实施例通过接收各业务子系统发送的开票请求；根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。本发明通过第一认证标识和第二认证标识对电子发票进行多重防篡改处理，能够有效提高电子发票的安全性，且将标识设置为隐形标识将不影响用户的视觉体验；此外，仅对特征块做多重防篡改处理，即将第二认证标识基于密钥算法和特征块比例嵌入非特征块内，能够降低认证标识的嵌入容量，从而降低含认证标识的电子发票的文件大小，进而降低系统的存储空间，提高电子发票的传输效率。
以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的方法的实施例。
如图6所示，根据本申请实施例的第二方面，提供了一种电子发票开具装置，应用于能源采购电商系统，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，包括：
请求接收单元，用于接收各业务子系统发送的开票请求，其中，所述开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
发票生成单元，用于根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
防篡改处理单元，用于对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；
发票发送单元，用于将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分时，防篡改处理单元具体用于：
根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，得到黑色字符层和非黑色字符层；
将电子发票图像分割为互不重叠的矩阵形图像块，将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离时，防篡改处理单元具体用于：
采用OpenCV计算机视觉库，通过cvtColor函数将RGB通道的电子发票图像转换到HSV空间，并根据电子发票图像中各图层颜色的饱和度和亮度值，对电子发票图像进行图层分离。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块之后，防篡改处理单元还用于：
根据电子发票中文字的排版特性，结合第一图像块的类型特征对第二图像块的类型进行校正，其中，第一图像块和第二图像块分别为特征块或非特征块，且第一图像块和第二图像块为相邻图像块。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内时，防篡改处理单元具体用于：
根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符；
将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识时，防篡改处理单元具体用于：
将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内时，防篡改处理单元具体用于：
根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
如图7所示，根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子发票管理系统，包括如第二方面所述的电子发票开具装置，还包括：
电子发票管理装置，用于对各业务子系统的电子发票用户资质进行审批、对各用户申领的发票进行配号以及对电子发票数据进行应用分析；
具体的，电子发票管理装置用于商城用户向税务系统起办理电子发票资格申请，由税务系统受理申请，对用户的判断进行判断，对可以开具的发票的电子发票的票种，控制信息等进行设置，核准用户的电子发票资格，并进行发票配号。此外，基于云端数据库，电子发票管理装置还可以与征管系统交互，提供票税比对、纳税评估和疑点管理等应用分析功能。
电子发票服务装置，用于对生成的电子发票进行归档处理，以供各业务子系统的电子发票用户对已生成的电子发票进行查验和下载。
具体的，电子发票服务装置基于云数据库，采用云计算和大数据，对电子发票进行实时或定时的归集和管理、使用、开具明细及其他相关数据信息，并在此基础上按照用户需求和预设规则进行必要的分析和整合，形成动态的电子发票信息库，为提供多样化高效信息增值应用提高数据支持。此外，基于高速服务引擎，为用户提高电子发票的查验和下载功能。
如图8所示，根据本申请实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如第一方面任一项所述的方法所执行的操作。
所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图8来描述根据本申请的这种实施方式的电子设备400。图8显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元410、上述至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述“实施例方法”部分中描述的根据本申请各种示例性实施方式的步骤。
存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)421和/或高速缓存存储单元422，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)423。
存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块425的程序/实用工具424，这样的程序模块425包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备400也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器460通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
根据本申请实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上述第一方面任一项所述的方法所执行的操作。
计算机可读存储介质可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本申请的计算机可读存储介质不限于此，在本申请中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (7)
1.一种电子发票开具方法，应用于能源采购电商系统，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，其特征在于，包括：
接收各业务子系统发送的开票请求，其中，开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；
将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端；
其中，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，包括：
根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符；
将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一；
其中，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，包括：
将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识；
其中，基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内，包括：
根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，包括：
根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，得到黑色字符层和非黑色字符层；
将电子发票图像分割为互不重叠的矩阵形图像块，将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据电子发票图像所包含的色彩维度，对电子发票图像进行图层分离，包括：
采用OpenCV计算机视觉库，通过cvtColor函数将RGB通道的电子发票图像转换到HSV空间，并根据电子发票图像中各图层颜色的饱和度和亮度值，对电子发票图像进行图层分离。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将包含黑色字符的图像块判定为特征块，并将未包含黑色字符的图像块判定为非特征块之后，还包括：
根据电子发票中文字的排版特性，结合第一图像块的类型特征对第二图像块的类型进行校正，其中，第一图像块和第二图像块分别为特征块或非特征块，且第一图像块和第二图像块为相邻图像块。
5.一种电子发票开具装置，应用于能源采购电商系统，该能源采购电商系统包括多个业务子系统，其特征在于，包括：
请求接收单元，用于接收各业务子系统发送的开票请求，其中，所述开票请求携带供销双方在交易过程中生成的交易信息；
发票生成单元，用于根据交易信息，调用对应的开票信息生成电子发票版式文件，并调用对应的电子签章在所述电子发票版式文件中进行电子签章，以生成电子发票；
防篡改处理单元，用于对所述电子发票进行防篡改处理，包括：对所述电子发票进行图像识别，根据图像识别结果将所述电子发票进行特征块和非特征块划分，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，并基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内；其中，所述第一认证标识和所述第二认证标识为隐形标识；
发票发送单元，用于将防篡改处理后的电子发票发送至与所述开票请求对应的请求端；
其中，采用第一认证算法为各特征块和各非特征块生成第一认证标识，并将各第一认证标识分别嵌入对应特征块和非特征块内，包括：
根据每一特征块或非特征块的图像内容、块类型码以及第一密钥，采用哈希函数以第一字节量生成标识摘要信息，其中，块类型码为图像块对应的二进制字符；
将所有图像块的块类型码按序重复多次，编码得到类型码字符串，并利用所述第一密钥将所述类型码字符串进行置乱以得到标识类型信息；
结合所述标识摘要信息和所述标识类型信息，生成第一认证标识；
采用第二密钥从每一图像块中随机选取多个像素单元，将所述第一认证标识嵌入到多个像素单元内，得到包含第一认证标识的特征块或非特征块，其中，多个像素单元的总像素不大于每一特征块或非特征块的像素的四分之一；
其中，采用第二认证算法为各特征块生成第二认证标识，包括：
将每一特征块分割为互不重叠的多个特征子块，其中，每一特征子块的图像大小相同；
采用认证标识编码方法为每一特征子块生成第二字节量的认证子标识，并依次将每一特征子块的认证子标识进行首尾连接，形成对应特征块的第二认证标识；
其中，基于密钥算法和特征块比例将各第二认证标识嵌入至少一个非特征块内，包括：
根据特征块相对于所有图像块的比例，基于预设的非特征块选取规则确定各第二认证标识待嵌入的非特征块的总数，以及每一第二认证标识待嵌入的非特征块的数量；
采用第三密钥对各待嵌入的非特征块的位置索引进行置乱，并将每一第二认证标识分别嵌入到对应数量和位置的非特征块内。
6.一种电子发票管理系统，包括如权利要求5所述的电子发票开具装置，其特征在于，还包括：
电子发票管理装置，用于对各业务子系统的电子发票用户资质进行审批、对各用户申领的发票进行配号以及对电子发票数据进行应用分析；
电子发票服务装置，用于对生成的电子发票进行归档处理，以供各业务子系统的电子发票用户对已生成的电子发票进行查验和下载。
7.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1-4任一项所述的方法所执行的操作。
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