CN117392520A - 用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：基于食品检测编码规则对食品属性特征信息和食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合，进而对其中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。达到实现食品检验高效共享检测和检测数据交叉共享，提高食品检验检测效率，进而确保共享数据质量的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统。
背景技术
食品检验检测是保障食品安全的重要手段，直接关系到食品的质量、安全、卫生等方面的问题，也对消费者和全社会产生着深远的影响。通过对食品进行全面的检测，可以有效地发现食品中存在的问题，如细菌污染、添加剂超标、重金属超标等，从而保障消费者在食用的安全性。为提高食品检验检测效率，增强公正性和准确性，实现食品检验检测数据共享具有非常重要的意义。然而，现有技术食品共享检测效率低，且检测数据来源众多，导致共享数据质量较低。
发明内容
本申请通过提供用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统，解决了现有技术食品共享检测效率低，且检测数据来源众多，导致共享数据质量较低的技术问题，达到实现食品检验高效共享检测和检测数据交叉共享，提高食品检验检测效率，进而确保共享数据质量的技术效果。
鉴于上述问题，本发明提供了用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统。
第一方面，本申请提供了用于食品检验检测的智能数据共享方法，所述方法包括：获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
另一方面，本申请还提供了用于食品检验检测的智能数据共享系统，所述系统包括：食品属性特征获得模块，用于获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；视觉检测成像模块，用于布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；食品检测因素编码生成模块，用于获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；检测节点匹配筛选模块，用于基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；数据映射分析模块，用于对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；数据交叉共享模块，用于依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面，本申请还提供了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实现上述任意一项所述方法中的步骤。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了对属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息，同时通过视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；基于食品检测编码规则对食品属性特征信息和食品视觉成像特征信息进行编码，生成对应的食品检测因素编码信息，再基于食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；对食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网，进而依据检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享的技术方案。进而达到实现食品检验高效共享检测和检测数据交叉共享，提高食品检验检测效率，进而确保共享数据质量的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请用于食品检验检测的智能数据共享方法的流程示意图；
图2为本申请用于食品检验检测的智能数据共享方法中对属性说明信息进行特征分类的流程示意图；
图3为本申请用于食品检验检测的智能数据共享系统的结构示意图；
图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：食品属性特征获得模块11，视觉检测成像模块12，食品检测因素编码生成模块13，检测节点匹配筛选模块14，数据映射分析模块15，数据交叉共享模块16，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作系统1151，应用程序1152和用户接口1160。
具体实施方式
在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意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、器件使用或与其结合使用。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例一
如图1所示，本申请提供了用于食品检验检测的智能数据共享方法，所述方法包括：
步骤S1：获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；
如图2所示，进一步而言，所述对所述属性说明信息进行特征分类，本申请步骤还包括：
获取食品属性因素集合，所述食品属性因素集合包括原料来源、加工方式、食用方式、保存方式以及营养价值；
对所述食品属性因素集合进行知识抽取，获得食品属性知识实体；
基于所述食品属性知识实体进行知识属性内容细化，得到食品属性知识节点；
依据所述食品属性知识节点进行训练，构建食品属性分类器，利用所述食品属性分类器对所述属性说明信息进行特征分类。
具体的，食品检验检测是保障食品安全的重要手段，直接关系到食品的质量、安全、卫生等方面的问题，也对消费者和全社会产生着深远的影响。通过对食品进行全面的检测，可以有效地发现食品中存在的问题，如细菌污染、添加剂超标、重金属超标等，从而保障消费者在食用的安全性。为提高食品检验检测效率，增强公正性和准确性，实现食品检验检测数据共享具有非常重要的意义。
为实现智能化食品高效检测，首先通过食品检测来源方获取待检测食品的属性说明信息，所述属性说明信息为待检测食品的相关生产内容信息，例如品名、生产日期、保质期、生产许可证、配料表、营养成分表、食品添加剂、储存方式等。再对所述属性说明信息进行特征分类，具体为制定获取食品属性因素集合，所述食品属性因素集合为食品属性分类指标集合，包括原料来源，例如动物肉类、植物水果、蔬菜等、矿物盐、矿泉水等；加工方式，例如烤制、腌制等；食用方式，例如主食、零食、饮料等；保存方式，例如冷冻、常温等；以及营养价值，例如蛋白质类、碳水类、矿物质类等。
对所述食品属性因素集合进行知识抽取，即对各属性因素的具体分类食品条目进行抽取，确定食品属性知识实体，示例性的，食用方式属性因素，其属性知识实体包括主食、零食、饮料。再基于所述食品属性知识实体进行知识属性内容细化，即对各知识实体包含的具体分类内容进行确定，示例性的，主食这一知识实体的内容包括米饭、面条、面包等，每个知识属性内容都作为一个知识节点，得到相应的食品属性知识节点。依据所述食品属性知识节点进行属性训练，将食品具体内容作为模型输入内容，对应的食品属性知识实体作为输出内容标识，构建食品属性分类器，所述食品属性分类器为神经网络分类模型，用于对食品属性快速分类。利用所述食品属性分类器对所述属性说明信息进行特征分类，输出得到待检测食品对应的食品属性特征信息。实现智能化食品属性特征快速分类，提高属性特征分类准确性和食品属性识别全面性。
步骤S2：布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；
进一步而言，所述采集获取食品视觉成像特征信息，本申请步骤还包括：
所述视觉识别模块包括红外成像设备和CMOS图像传感器，通过所述红外成像设备对所述待检测食品进行预先成像，生成食品检测红外热图像信息；
对所述食品检测红外热图像信息进行温度特征提取划分，获得食品热分布特征信息；
通过所述CMOS图像传感器对所述待检测食品进行视觉检测，得到食品视觉图像信息，并通过卷积神经网络对所述食品视觉图像信息进行颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征获取；
将所述颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征进行融合分析，确定食品外观特征信息；
基于所述食品热分布特征信息和所述食品外观特征信息，组成所述食品视觉成像特征信息。
具体的，由于食品检测项目可能分布到不同的检测机构或者实验室进行检测，分散式检测更全面准确。为实现后续食品快速共享检验检测，布设视觉识别模块，所述视觉识别模块用于对待检测食品进行初步识别，包括红外成像设备和CMOS图像传感器。通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，首先通过所述红外成像设备对所述待检测食品进行预先成像，即可通过红外热成像仪对待检测食品进行热成像，生成食品检测红外热图像信息。再对所述食品检测红外热图像信息进行温度特征提取划分，红外图像不同颜色区间与温度分布相关联，例如黑色表示低温区域，白色表示高温区域，而黄、橙、红、紫等其他颜色则表示介于高低温之间的不同温度区间，通过颜色分布区间确定食品温度特征，进而对食品温度特征进行等级划分，确定对应的食品温度等级，即食品热分布特征信息，例如冷冻产品、冷藏产品、常温食品等。
通过所述CMOS图像传感器对所述待检测食品进行视觉检测，其中，CMOS图像传感器为具有低带宽、成像速度快等优点的便携式高精度工业图像采集设备，采集得到相应的食品视觉图像信息。并将待检测食品的标准视觉图像作为预设卷积特征，进而通过卷积神经网络对所述食品视觉图像信息的颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征进行计算获取。并将所述颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征进行融合分析，确定食品外观特征信息，即食品颜色、结构形状、表面光泽是否符合食品外观标准，示例性的，食品表面光泽不符合标准，可能存储时间较长变质。基于所述食品热分布特征信息和所述食品外观特征信息，组成食品视觉成像特征信息，以作为食品后续检验检测项目确定的依据。全方面采集食品外观特征和热分布特征，提高食品初步检测准确性，进而提高食品检测项目匹配准确性。
步骤S3：获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；
具体的，通过食品属性特征和视觉特征类型制定获取食品检测编码规则，所述食品检测编码规则包括编码项目，即编码的食品特征类型；编码标识，即各编码项目的具体标识符号，例如字母、数字等；以及编码位数，即各编码项目的具体编码位数，可自行设置获取。基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成能表征食品属性特征和视觉特征的食品检测因素编码信息。通过食品特征快速编码，提高信息处理效率，进而提高食品检测项目匹配效率。
步骤S4：基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；
进一步而言，所述获得食品检验检测节点集合，本申请步骤还包括：
获取食品检测数据库，所述食品检测数据库包括各食品检测项目的食品检测记录数据信息；
按照所述食品检测数据库进行分布式节点部署，获得食品检测项目链，所述食品检测项目链中的各节点与食品检测项目一一对应；
对所述食品检测记录数据信息进行标签化分类，标记得到食品检测标签特性信息；
将所述食品检测因素编码信息和所述食品检测标签特性信息进行匹配，从所述食品检测项目链中筛选出所述食品检验检测节点集合。
具体的，基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，以确定食品检验检测项目。首先通过大数据技术或历史数据存储信息获取食品检测数据库，所述食品检测数据库包括各食品检测项目的食品检测记录数据信息，例如理化指标、食品添加剂、农药残留检测、有害物质检测、微生物检测等项目对应的检测食品特征信息以及检测结果数据。按照所述食品检测数据库进行分布式节点部署，即将数据库中的每个检测项目都作为一个检测节点，通过检测项目节点组成获得食品检测项目链，所述食品检测项目链中的各节点与食品检测项目一一对应。
对所述食品检测记录数据信息进行标签化分类，即对各检测项目对应的检测食品特征信息进行食品标签分类，示例性的，农药残留检测项目对应的食品标签包括光泽度未达标的植物水果、蔬菜等，标记得到各检测项目对应的食品检测标签特性信息。将所述食品检测因素编码信息和所述食品检测标签特性信息进行匹配，得到与食品编码相同的标签特性信息，进而筛选出与该标签相匹配的检测项目集合，并依据匹配的检测项目集合从所述食品检测项目链中筛选出对应的食品检验检测节点集合。提高检测项目智能化快速匹配，实现食品检验高效共享检测，进而提高食品检验检测效率。
步骤S5：对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；
进一步而言，所述生成检测节点数据流向网，本申请步骤还包括：
对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行交互层级分析，获得节点交互层级信息；
基于所述节点交互层级信息进行数据分流标记，确定节点数据交互流向信息；
依据所述节点数据交互流向信息对检测节点上下游进行数据特征转换分析，得到节点数据转换需求特征信息；
基于所述节点数据交互流向信息和所述节点数据转换需求特征信息进行映射路径绘制，生成所述检测节点数据流向网。
具体的，对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，首先对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行交互层级分析，即对各检测项目进行交互量等级分析，示例性的，理化检测项目需要与其他大部分检测项目进行数据交互，因此其交互层级较高，依据交互量等级确定节点交互层级信息。基于所述节点交互层级信息进行数据分流标记，即依据交互层级由高到低的顺序确定该节点数据的流向节点，进而确定各交互层级节点的节点数据交互流向信息。依据所述节点数据交互流向信息对检测节点上下游进行数据特征转换分析，即按照交互流向依次对上下游节点需要的数据格式特征进行确定，例如TXT、XML等，整合得到节点数据转换需求特征信息。基于所述节点数据交互流向信息和所述节点数据转换需求特征信息进行映射路径绘制，生成检测节点数据流向网，所述检测节点数据流向网用于表征检测节点数据流转映射关系。明确全面展现节点数据映射路径，减少食品检测重复性，提高食品检验检测效率。
步骤S6：依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
进一步而言，所述将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享，本申请步骤还包括：
根据所述检测节点数据流向网，确定分级访问路径机制；
基于所述分级访问路径机制对所述食品检测节点数据流集合进行访问交叉验证，构建数据共享治理策略；
基于所述分级访问路径机制和所述数据共享治理策略，获取数据共享协议，并利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享追溯分析。
进一步而言，所述将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享，本申请步骤还包括：
利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享比对，得到食品节点检测差异数据流；
依据所述食品节点检测差异数据流进行检测节点追溯，确定食品检测关联节点信息；
对所述食品检测关联节点信息进行可信度赋值，确定食品关联检测节点可信度信息，并基于所述食品关联检测节点可信度信息对所述食品节点检测差异数据流进行再验修正。
具体的，食品检验检测节点集合中的各检测节点依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到相应的食品检测节点数据流集合。并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享，首先根据所述检测节点数据流向网，确定分级访问路径机制，所述分级访问路径机制为检测节点的数据访问规则，即下游节点可访问其上级节点数据，上游节点不可访问其下级节点数据。基于所述分级访问路径机制对所述食品检测节点数据流集合进行访问交叉验证，即其下游节点对其上游节点的相关联检测数据进行共享访问并验证，构建数据共享治理策略，所述数据共享治理策略为依据验证结果进行检测数据校准治理，保证检测数据准确性。基于所述分级访问路径机制和所述数据共享治理策略，组成确定数据共享协议，所述数据共享协议包括分级访问路径机制和数据共享治理策略。
并利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享追溯分析，具体为利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享比对，得到食品节点检测差异数据流，示例性的，上游节点理化检测具有有机磷元素，而下游节点农药残留检测项目中未检测到有机磷农药。则依据所述食品节点检测差异数据流进行检测节点追溯，即对该差异数据相关联的检测节点进行确定，得到食品检测关联节点信息，例如理化检测项目节点和农药残留检测项目节点。
对所述食品检测关联节点信息进行可信度赋值，通过关联节点的历史检测数据准确性和检测数据量进行可信程度划分判定，检测量越大且准确性越高的节点其可信度越大，以此确定各关联节点对应的食品关联检测节点可信度信息，并基于所述食品关联检测节点可信度信息对所述食品节点检测差异数据流进行再验修正，即可信度较低的检测节点可能存在检测错误，需对差异数据进行再次检测验证，并根据检测结果对差异数据进行修正，确保检测数据准确性。实现检测数据交叉共享，提高食品检验检测效率，进而确保共享数据质量。
综上所述，本申请所提供的用于食品检验检测的智能数据共享方法和系统具有如下技术效果：
由于采用了对属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息，同时通过视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；基于食品检测编码规则对食品属性特征信息和食品视觉成像特征信息进行编码，生成对应的食品检测因素编码信息，再基于食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；对食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网，进而依据检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享的技术方案。进而达到实现食品检验高效共享检测和检测数据交叉共享，提高食品检验检测效率，进而确保共享数据质量的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中用于食品检验检测的智能数据共享方法同样发明构思，本发明还提供了用于食品检验检测的智能数据共享系统，如图3所示，所述系统包括：
食品属性特征获得模块11，用于获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；
视觉检测成像模块12，用于布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；
食品检测因素编码生成模块13，用于获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；
检测节点匹配筛选模块14，用于基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；
数据映射分析模块15，用于对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；
数据交叉共享模块16，用于依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
进一步的，所述系统还包括：
食品属性因素获取单元，用于获取食品属性因素集合，所述食品属性因素集合包括原料来源、加工方式、食用方式、保存方式以及营养价值；
知识抽取单元，用于对所述食品属性因素集合进行知识抽取，获得食品属性知识实体；
知识节点获得单元，用于基于所述食品属性知识实体进行知识属性内容细化，得到食品属性知识节点；
属性特征分类单元，用于依据所述食品属性知识节点进行训练，构建食品属性分类器，利用所述食品属性分类器对所述属性说明信息进行特征分类。
进一步的，所述系统还包括：
红外热图像生成单元，用于所述视觉识别模块包括红外成像设备和CMOS图像传感器，通过所述红外成像设备对所述待检测食品进行预先成像，生成食品检测红外热图像信息；
特征提取划分单元，用于对所述食品检测红外热图像信息进行温度特征提取划分，获得食品热分布特征信息；
食品特征获取单元，用于通过所述CMOS图像传感器对所述待检测食品进行视觉检测，得到食品视觉图像信息，并通过卷积神经网络对所述食品视觉图像信息进行颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征获取；
特征融合分析单元，用于将所述颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征进行融合分析，确定食品外观特征信息；
视觉成像特征获得单元，用于基于所述食品热分布特征信息和所述食品外观特征信息，组成所述食品视觉成像特征信息。
进一步的，所述系统还包括：
检测数据库获取单元，用于获取食品检测数据库，所述食品检测数据库包括各食品检测项目的食品检测记录数据信息；
分布式节点部署单元，用于按照所述食品检测数据库进行分布式节点部署，获得食品检测项目链，所述食品检测项目链中的各节点与食品检测项目一一对应；
标签化分类单元，用于对所述食品检测记录数据信息进行标签化分类，标记得到食品检测标签特性信息；
检测节点筛选单元，用于将所述食品检测因素编码信息和所述食品检测标签特性信息进行匹配，从所述食品检测项目链中筛选出所述食品检验检测节点集合。
进一步的，所述系统还包括：
交互层级分析单元，用于对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行交互层级分析，获得节点交互层级信息；
数据分流标记单元，用于基于所述节点交互层级信息进行数据分流标记，确定节点数据交互流向信息；
特征转换分析单元，用于依据所述节点数据交互流向信息对检测节点上下游进行数据特征转换分析，得到节点数据转换需求特征信息；
映射路径绘制单元，用于基于所述节点数据交互流向信息和所述节点数据转换需求特征信息进行映射路径绘制，生成所述检测节点数据流向网。
进一步的，所述系统还包括：
分级访问路径机制确定单元，用于根据所述检测节点数据流向网，确定分级访问路径机制；
共享治理策略构建单元，用于基于所述分级访问路径机制对所述食品检测节点数据流集合进行访问交叉验证，构建数据共享治理策略；
共享追溯分析单元，用于基于所述分级访问路径机制和所述数据共享治理策略，获取数据共享协议，并利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享追溯分析。
进一步的，所述系统还包括：
共享比对单元，用于利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享比对，得到食品节点检测差异数据流；
检测节点追溯单元，用于依据所述食品节点检测差异数据流进行检测节点追溯，确定食品检测关联节点信息；
数据再验修正单元，用于对所述食品检测关联节点信息进行可信度赋值，确定食品关联检测节点可信度信息，并基于所述食品关联检测节点可信度信息对所述食品节点检测差异数据流进行再验修正。
前述图1实施例一中的用于食品检验检测的智能数据共享方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的用于食品检验检测的智能数据共享系统，通过前述对用于食品检验检测的智能数据共享方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中用于食品检验检测的智能数据共享系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
此外，本申请还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的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。
示例性电子设备
具体的，参见图4所示，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本申请中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。
收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本申请中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本申请中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本申请所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本申请不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解，在本申请中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。
应理解，本申请中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器，或闪存。
易失性存储器包括：随机存取存储器，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本申请描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本申请中，存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。
具体而言，操作系统1151包含各种装置程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器、浏览器，用于实现各种应用业务。实现本申请方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。
此外，本申请还提供了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实现上述控制输出数据的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。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.用于食品检验检测的智能数据共享方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；
布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；
获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；
基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；
对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；
依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述属性说明信息进行特征分类，包括：
获取食品属性因素集合，所述食品属性因素集合包括原料来源、加工方式、食用方式、保存方式以及营养价值；
对所述食品属性因素集合进行知识抽取，获得食品属性知识实体；
基于所述食品属性知识实体进行知识属性内容细化，得到食品属性知识节点；
依据所述食品属性知识节点进行训练，构建食品属性分类器，利用所述食品属性分类器对所述属性说明信息进行特征分类。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集获取食品视觉成像特征信息，包括：
所述视觉识别模块包括红外成像设备和CMOS图像传感器，通过所述红外成像设备对所述待检测食品进行预先成像，生成食品检测红外热图像信息；
对所述食品检测红外热图像信息进行温度特征提取划分，获得食品热分布特征信息；
通过所述CMOS图像传感器对所述待检测食品进行视觉检测，得到食品视觉图像信息，并通过卷积神经网络对所述食品视觉图像信息进行颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征获取；
将所述颜色特征、结构形状特征以及表面光泽特征进行融合分析，确定食品外观特征信息；
基于所述食品热分布特征信息和所述食品外观特征信息，组成所述食品视觉成像特征信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得食品检验检测节点集合，包括：
获取食品检测数据库，所述食品检测数据库包括各食品检测项目的食品检测记录数据信息；
按照所述食品检测数据库进行分布式节点部署，获得食品检测项目链，所述食品检测项目链中的各节点与食品检测项目一一对应；
对所述食品检测记录数据信息进行标签化分类，标记得到食品检测标签特性信息；
将所述食品检测因素编码信息和所述食品检测标签特性信息进行匹配，从所述食品检测项目链中筛选出所述食品检验检测节点集合。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成检测节点数据流向网，包括：
对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行交互层级分析，获得节点交互层级信息；
基于所述节点交互层级信息进行数据分流标记，确定节点数据交互流向信息；
依据所述节点数据交互流向信息对检测节点上下游进行数据特征转换分析，得到节点数据转换需求特征信息；
基于所述节点数据交互流向信息和所述节点数据转换需求特征信息进行映射路径绘制，生成所述检测节点数据流向网。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享，包括：
根据所述检测节点数据流向网，确定分级访问路径机制；
基于所述分级访问路径机制对所述食品检测节点数据流集合进行访问交叉验证，构建数据共享治理策略；
基于所述分级访问路径机制和所述数据共享治理策略，获取数据共享协议，并利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享追溯分析。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
利用所述数据共享协议对所述食品检测节点数据流集合进行共享比对，得到食品节点检测差异数据流；
依据所述食品节点检测差异数据流进行检测节点追溯，确定食品检测关联节点信息；
对所述食品检测关联节点信息进行可信度赋值，确定食品关联检测节点可信度信息，并基于所述食品关联检测节点可信度信息对所述食品节点检测差异数据流进行再验修正。
8.用于食品检验检测的智能数据共享系统，其特征在于，所述系统包括：
食品属性特征获得模块，用于获取待检测食品的属性说明信息，对所述属性说明信息进行特征分类，得到食品属性特征信息；
视觉检测成像模块，用于布设视觉识别模块，通过所述视觉识别模块对待检测食品进行视觉检测成像，采集获取食品视觉成像特征信息；
食品检测因素编码生成模块，用于获取食品检测编码规则，基于所述食品检测编码规则对所述食品属性特征信息和所述食品视觉成像特征信息进行编码，生成食品检测因素编码信息；
检测节点匹配筛选模块，用于基于所述食品检测因素编码信息从食品检测项目链中进行匹配筛选，获得食品检验检测节点集合；
数据映射分析模块，用于对所述食品检验检测节点集合中的各检测节点进行数据映射分析，生成检测节点数据流向网；
数据交叉共享模块，用于依据所述检测节点数据流向网分别进行食品检验检测，得到食品检测节点数据流集合，并将所述食品检测节点数据流集合上传至共享平台进行数据交叉共享。
9.一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的用于食品检验检测的智能数据共享方法中的步骤。
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实现如权利要求1-7中任一项所述的用于食品检验检测的智能数据共享方法中的步骤。
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