[发明专利]基于区块链的防伪信息识别与传输方法

说明书

本发明公开了基于区块链的防伪信息识别与传输方法,该方法包括利用神经网络计算训练样本和基准图像的欧氏卷积防伪码距离，建立神经网络训练的对比损失函数，同时对神经网络训练的对比损失函数进行结果分类；对训练过程中的卷积编码器进行交替优化；对防伪信息进行分类编码，进行各标志类别概率计算；对分类器进行训练，计算交叉熵损失，同时建立总损失函数模型；计算防伪信息传输时可用的传输带宽，上传防伪信息所占用的带宽；建立防伪信息传输时延模型；建立传输时延回报函数；建立带宽占用代价函数和传输总效率函数，对防伪信息传输效率进行计算。该方法理解简单，可操作性强，极大的提升了防伪信息的识别过程与传输效率。

技术领域

本发明涉及区块链防伪信息领域,尤其涉及基于区块链的防伪信息识别与传输方法。

背景技术

近现代，社会分工更加精细，要将整个产业链的所有参与者均在最终产品上直接体现显然不现实。所幸现代企业均会采用记账的方式记录对外的业务往来，通过这种方式理论上仍然可以实现产业链追踪。随着计算机的出现与普及，很多企业的纸质记账过程逐渐电子化，但本质并没有改变。这种记账方式理论上可行，但实际操作中容错能力极低，一旦最终产品出现问题需要追溯时，只要有任意一环的账本被人恶意篡改或丢失，则整个追踪过程将无法继续，这也是传统产业链溯源的一大痛点，对于较为复杂的产业链往往由于追溯记录不闭环而难以实现精确追溯。

区块链技术的出现改变了这一现状，试想如果产业链各方共同在一个公共账本上记录各自业务，任何公共账本的修改都被公共监督，那么即使有少数参与者试图篡改也将无法得逞，追溯过程将更加具有公信力，这就是区块链溯源的基本原理。常规的区块链溯源技术方案通常是通过二维码或智能芯片给食品、药品等需要溯源的产品赋予一个唯一的数字身份，该数字身份对应区块链网络上的一个公共账本用以记录产业链各环节实时产生的数据，整个过程除了用到区块链技术，还需配合射频识别、二维条码、近场通信等物联网设备以及边缘计算等数据处理算法的支持。

与传统方法相比，区块链防伪具有多方面的优势。产业链溯源是一种手段，其最终目的是解决实际消费过程中防伪、追责以及威慑的三方面问题，区块链技术的分布式账本逻辑配合全电子化的信息采集过程可以保证溯源信息的时效性和不可篡改性，避免传统溯源中信息链断裂的问题。基于区块链唯一排他性的数字身份也可以有效防治商品造假，即使复制了二维码、智能芯片等内部信息也无法进行链上验证，而假货无限复制正版二维码的情况是传统溯源技术所无法解决的痛点。最后，区块链的公开透明特性也能够更好的让公众以及监管部门在不影响数据的情况下介入监督，从而进一步提高溯源结果的公信力。

但目前，区块链防伪信息在识别与传输过程中并未提出一种有效的方法，导致防伪信息识别效率低。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供基于区块链的防伪信息识别与传输方法。

本发明所采用的技术方案是，该方法步骤包括：

步骤S1：利用神经网络计算训练样本和基准图像的欧氏卷积防伪码距离，建立神经网络训练的对比损失函数，同时对神经网络训练的对比损失函数进行结果分类；

步骤S2：对训练过程中的卷积编码器进行交替优化，对优化结果取最小值；

步骤S3：对防伪信息进行分类编码，进行各标志类别概率计算；

步骤S4：对分类器进行训练，计算交叉熵损失，同时建立总损失函数模型；

步骤S5：计算防伪信息传输时可用的传输带宽，上传防伪信息所占用的带宽；

步骤S6：建立防伪信息传输时延模型，以及计算传输前的压缩时间；

步骤S7：建立传输时延回报函数；

步骤S8：建立带宽占用代价函数和传输总效率函数，对防伪信息传输效率进行计算。

进一步地，所述训练样本和基准图像的欧氏卷积防伪码距离，表达式为：