[發明專利]一種利用區塊鏈技術實現積分記賬的系統

有效

• 申請號: 202011182740.3
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112003883B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 柴建峰;盛建勤;鮑慶豐;鐘楊
• 申請（專利權）人: 浙江微能科技有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L67/1097;H04L9/32;H04L9/08;G06Q40/04;G06Q40/00;G06V30/40;G06V10/24;G06V10/26;G06V20/62
• 代理公司: 杭州信義達專利代理事務所(普通合伙) 33305
• 代理人: 陳繼算

1.一種利用區塊鏈技術實現積分記賬的系統，其特征在于，包括身份識別模塊、數據輸入模塊、數據采集模塊、節點篩選模塊、票據識別模塊、訪問分析模塊、云平臺以及若干個登錄終端；

所述云平臺接入區塊鏈系統，并基于區塊鏈技術建立積分記賬體系；若干個登錄終端用于使用人員注冊登錄后輸入積分記賬信息，并將積分記賬信息發送至云平臺；所述數據輸入模塊用于使用人員通過登錄終端上傳票據憑證；所述數據采集模塊用于采集若干個區塊鏈訪問節點的基本信息；

所述基本信息包括區塊鏈訪問節點數、區塊鏈訪問節點位置信息、區塊鏈訪問節點的上傳網速、下載網速、解析時間、建立連接時間、首包響應時間、下載時間、區塊鏈訪問節點連接數、CPU負載率、讀寫負載率、帶寬負載率、歸屬ISP和歸屬地域；

所述身份識別模塊用于對登錄終端使用人員的身份進行識別；

所述票據識別模塊包括二維碼生成單元、二維碼打印單元、票據影像獲取單元、二維碼信息讀取單元、票據影像糾偏單元、票據影像切割單元、OCR識別錄入單元和手工錄入單元，所述票據識別模塊用于對上傳的票據憑證進行識別；

所述訪問分析模塊用于對區塊鏈訪問節點進行訪問分析，并將訪問分析結果發送至節點篩選模塊；所述節點篩選模塊依據預設規則選擇與登錄終端匹配的區塊鏈訪問節點；

所述預設規則具體包括：

P1：首先，根據查詢到的歸屬ISP選擇與登錄終端匹配的區塊鏈訪問節點；

P2：其次，根據查詢到的歸屬地域選擇與登錄終端匹配的區塊鏈訪問節點；

P3：最后，依據實時監測各區塊鏈訪問節點的連接數、CPU負載率、讀寫負載率和帶寬負載率數據，并在根據來源IP地址所歸屬的ISP以及所歸屬地域選取到多個區塊鏈訪問節點時，根據連接數、CPU負載率、讀寫負載率和帶寬負載率數據選擇首選區塊鏈訪問節點以及備選區塊鏈訪問節點；

所述預設規則中步驟P3的具體工作步驟如下：

SS1：獲取若干個區塊鏈訪問節點，并將區塊鏈訪問節點標記為o，o＝1，……，n；

SS2：獲取若干個區塊鏈訪問節點的上傳網速So和下載網速Xo；獲取若干個區塊鏈訪問節點的請求時間和獲取時間，計算得到區塊鏈訪問節點的響應時間XTo；

SS3：利用公式計算得出區塊鏈訪問節點的狀態參數值ZCo，具體公式如下：

式中b1、b2和b3均為預設比例系數固定數值；

SS4：獲取區塊鏈訪問節點的連接數LJo、CPU負載率CLo、讀寫負載率DXo和帶寬負載率DKo；

SS5：利用公式FZo＝LJo×c1+CLo×c2+DXo×c3+DKo×c4對區塊鏈訪問節點分析后得到區塊鏈訪問節點的負載值FZo，c1、c2、c3和c4均為預設比例系數固定數值；

SS6：獲取區塊鏈訪問節點的負載閾值，并將區塊鏈訪問節點的負載閾值標記為Yfzo；獲取區塊鏈訪問節點的狀態參數閾值，并將區塊鏈訪問節點的狀態參數閾值標記為Yzco；

SS7：獲取區塊鏈訪問節點的狀態參數值ZCo和負載值FZo，利用公式得到區塊鏈訪問節點的服務質量分F，具體公式如下：

式中α和β均為預設比例系數固定數值；

SS8：將區塊鏈訪問節點的服務質量分F降序排列后生成區塊鏈訪問節點服務質量分降序排列表，云平臺按照區塊鏈訪問節點服務質量分降序排列表由上到下將區塊鏈訪問節點分配給登錄終端；

所述身份識別模塊的具體識別步驟如下：

S1：通過輸入安全碼的方式進行身份識別，安全碼包括隨機生成的六位數驗證碼和身份識別語句；隨機生成的六位數驗證碼由數字和大小寫英文字母隨機組成，隨機生成的六位數身份識別語句由漢字隨機組成；

S2：獲取驗證碼的生成時間，驗證碼生成時間標記為T1，獲取驗證碼發送至登錄終端的時間，并將發送至登錄終端的時間標記為T2，得到驗證碼的發送時長T3＝T2-T1；獲取驗證碼的輸入時間T4，計算得到登錄終端的驗證碼輸入反應時間T5＝T4-T2；

S3：預設驗證碼的時效時間T6，將驗證碼的發送時長T3與登錄終端的驗證碼輸入反應時間T5相加后再與驗證碼的時效時間T6進行比對，當T3+T5大于T6時，驗證碼失效，需要重新發送驗證碼；當T3+T5小于等于T6時，驗證碼有效，無需重新發送驗證碼，進入下一步驟；

S4：云平臺中錄入若干個身份識別語句，獲取若干個身份識別語句的筆畫戳，按照從左到右的格式獲取對應字位的筆畫標記為B1-B6，筆畫B1-B6排列組合得到相應的身份識別語句筆畫數組Bo，o＝1...n，o代表第o個登錄終端；

S5：以此類推，每個登錄終端在云平臺中錄入預設身份識別語句，身份識別語句會生成相應的預設身份識別語句筆畫數組Bo加密存儲至云平臺中；

S6：當登錄終端通過身份識別模塊進行身份識別時，使用人員在輸入驗證碼后繼續輸入登錄終端所對應的身份識別語句，登錄終端所輸入的身份識別語句按照步驟S4生成相應的身份識別語句筆畫數組；

S7：若當前輸入的身份識別語句筆畫數組與預設身份識別語句筆畫數組進行比對完全符合時，身份識別通過，使用人員通過登錄終端成功登錄云平臺；

所述票據識別模塊的具體識別過程如下：

W1：二維碼生成單元根據票據母版電子影像信息數據生成票據二維碼，并將票據上各個要素區域的坐標進行記錄，生成的二維碼發送給二維碼打印單元處理；

W2：二維碼打印單元將二維碼和票據電子影像進行合成并打印成紙質票據憑證；

W3：紙質票據憑證使用過程中進行填寫金額和加蓋印章操作，使用過的紙質票據憑證通過數據輸入模塊上傳至云平臺中生成紙質票據憑證的電子影像；

W4：票據影像獲取單元通過掃描方式獲取紙質票據憑證的電子影像，并將獲取到的電子影像送到二維碼信息讀取單元進行處理；

W5：二維碼信息讀取單元讀取紙質票據憑證電子影像上的二維碼信息，從而獲取票據憑證版式代碼、票據固定數據信息，并將二維碼數據送到票據影像糾偏單元進行處理；

W6：票據影像糾偏單元根據二維碼數據對票據電子影像進行糾偏，并將二維碼數據和糾偏處理后的票據影像發送至票據影像切割單元進行處理；

W7：票據影像切割單元根據票據影像上待切割要素區域的坐標信息將糾偏后的票據影像切割呈若干個圖像碎片，票據影像切割單元將機器打印字體或者印章內容的圖像碎片發送給OCR識別錄入單元處理，將客戶手工書寫的圖像碎片發送給手工錄入單元處理；

W8：OCR識別錄入單元將打印體、印章體的圖像碎片進行OCR識別，并將識別結果記錄在云平臺中，手工錄入單元對二維碼圖像中手工書寫的圖像碎片和OCR無法識別的兩類圖像碎片采用人工輸入的方式記錄在云平臺中，票據影像處理結束；

所述票據影像切割單元的具體切割步驟：

步驟1：獲取紙質票據憑證的電子影像，并得到紙質票據憑證電子影像中各要素區域對應的坐標和尺寸信息；

步驟2：以紙質票據憑證電子影像左上角為原點建立二維坐標系，以紙質票據憑證電子影像的上切邊為橫坐標軸，以紙質票據憑證電子影像的左切邊為縱坐標軸，依據紙質票據憑證電子影像中各要素區域對應的坐標和尺寸信息進行切割。