基于区块链的供应链查询方法和装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于区块链的供应链查询方法和装置。

背景技术：

产品的供应链包括从供货商到用户(即消费者)的过程，它开始于供应的源点，结束于消费的终点。产品在供应链中需要经过多个环节。例如，从供货商到各级分销商，从各级分销商再到消费者，中间还可能包括多次运输的环节。每个环节都可能影响产品的真实性和安全性。

供应链的各方，不容易知道彼此对产品的供应状态，也不知道彼此的商誉，不利于管理自己产品的供应方式。例如，供货商不知道自己的产品在各分销商的真正销售情况。如果某些分销商出售造假产品，供货商也不容易得知。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种基于区块链的供应链查询方法和装置，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的供应链查询方法，包括：

接收来自查询节点的供应链查询请求，所述供应链查询请求中包括产品的标识信息；

利用所述产品的标识信息，在区块链中获取所述产品的供应链信息；

利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点；

向所述查询节点返回查询结果。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一种实现方式中，利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点，包括：

利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品图像；

利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点。

结合第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第二种实现方式中，利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点，包括：

利用人工智能模型对在各节点的产品图像进行识别，确定各节点的产品图像中包括的产品的特征是否符合所述产品的供货源信息对应的产品的特征；

将不符合的节点确定为异常节点。

结合第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第三种实现方式中，利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点，包括：

比较供货节点和各分销节点的产品图像中包括的产品的相似度；

如果供货节点和一个分销节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将所述分销节点确定为异常节点。

结合第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第四种实现方式中，利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点，包括：

比较具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度；

如果具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将下游节点确定为异常节点。

结合第一方面或其任意一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第五种实现方式中，还包括：

接收对所述供应链上各节点的评价信息；

将所述评价信息保存到区块链中。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的供应链查询装置，包括：

第一接收模块，用于接收来自查询节点的供应链查询请求，所述供应链查询请求中包括产品的标识信息；

获取模块，用于利用所述产品的标识信息，在区块链中获取所述产品的供应链信息；

确定模块，用于利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点；

返回模块，用于向所述查询节点返回查询结果。

结合第二方面，本发明实施例在第二方面的第一种实现方式中，所述确定模块包括：

获取子模块，用于利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品图像；

确定子模块，用于利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点。

结合第二方面的第一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第二种实现方式中，所述确定子模块还用于利用人工智能模型对在各节点的产品图像进行识别，确定各节点的产品图像中包括的产品的特征是否符合所述产品的供货源信息对应的产品的特征；将不符合的节点确定为异常节点。

结合第二方面的第一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第三种实现方式中，所述确定子模块还用于比较供货节点和各分销节点的产品图像中包括的产品的相似度；如果供货节点和一个分销节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将所述分销节点确定为异常节点。

结合第二方面的第一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第四种实现方式中，所述确定子模块还用于较具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度；如果具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将下游节点确定为异常节点。

结合第二方面或其任意一种实现方式，本发明实施例在第二方面的第五种实现方式中，还包括：

第二接收模块，用于接收对所述供应链上各节点的评价信息；

保存模块，用于将所述评价信息保存到区块链中。

第三方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的供应链查询装置，所述装置的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在一个可能的设计中，所述装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持所述装置执行上述基于区块链的供应链查询法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述装置还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储基于区块链的供应链查询装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述基于区块链的供应链查询方法所涉及的程序。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：在区块链中保存产品的供应链信息，可以利用区块链的共识机制防止产品的供应链信息被篡改，利用区块链的可追溯性，获取在供应链的各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点，便于供应链的各节点优化自己的供应方式。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询方法的流程图。

图2示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询方法的应用场景的示意图。

图3示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询方法中上下游关系的示意图。

图4示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询方法的流程图。

图5示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询装置的结构框图。

图6示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询装置的结构框图。

图7示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询装置的结构框图。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

图1示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤s11、接收来自查询节点的供应链查询请求，所述供应链查询请求中包括产品的标识信息。

步骤s12、利用所述产品的标识信息，在区块链中获取所述产品的供应链信息。

步骤s13、利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点。

步骤s14、向所述查询节点返回查询结果。

在本实施例中，供应链中的各方例如：供货商、各级分销商和消费者等，可以加入区块链网络中，将自身所供应的产品的供应链信息保存到区块链中。某个产品的供应链信息可以包括该产品在从生产到消费的整个供应过程中的信息。这些信息可以通过供应链的各节点保存到区块链中。

例如，如图2所示，供货商在区块链网络中对应的节点可以称为供货节点，在供货节点可以上链供货源信息、产品的供货图像等。物流公司在区块链网络中对应的节点可以称为物流节点，在物流节点可以上链物流信息。各级分销商在区块链网络中对应的节点可以称为分销节点，在分销节点可以上链产品的分销图像和验货结果等。消费者在区块链网络中对应的节点可以称为消费节点，在消费节点可以上链产品的销售图像、验货结果和评价信息等。在各节点可以分别上链产品在各阶段的图像的相关信息(例如图像的特征编码和存储地址等)。区块链网络中的节点可以查询某个产品在供应链的各节点保存到区块链中的信息。从这些信息中获取在供应链上各节点上链的该产品的特征。然后利用在供应链上各节点上链的该产品的特征判断是否存在异常节点。最后，可以向发起查询请求的节点返回查询结果。查询结果中可以包括是否存在异常节点、哪些节点是异常节点、异常节点数量、某个节点的那些产品异常等。

在一种可能的实现方式中，步骤s13包括：利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品图像。利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点。

在一种可能的实现方式中，利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点可以包括以下方式的至少一种：

方式一：利用人工智能模型对在各节点的产品图像进行识别，确定各节点的产品图像中包括的产品的特征是否符合所述产品的供货源信息对应的产品的特征。将不符合的节点确定为异常节点。

如果某些供货源的同类产品具有不同的特征，可以在这些供货源采集若干这类产品的样本图像。利用这些样本图像训练得到人工智能(ai，artificialintelligence)模型。将图像输入该人工智能模型后，该人工智能模型可以提取该图像中包括的产品的特征，识别这些产品的特征符合哪个供货源信息对应的产品的特征。然后，比较人工智能模型识别出供货源信息与该节点所提供的供货源信息是否一致。如果不一致，可以将该节点确定为异常节点。此外，在各节点在上链产品的相关信息之前，也可以先采用人工智能模型辅助判断产地是否准确，可以将产地的判定结果一起上链。后续也可以利用这些产地的判定结果来辅助判定各节点是否异常。

方式二：比较供货节点和各分销节点的产品图像中包括的产品的相似度。如果供货节点和一个分销节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将所述分销节点确定为异常节点。

在一种示例中，在区块链中可以获取到该产品在供货节点的供货图像的地址，以及在各分销节点的分销图像的地址。根据这些地址获取供货图像和各分销图像。然后，再比较供货图像与分销图像中包括的产品的相似度。

在另一种示例中，也可以在区块链中获取到该产品在供货节点的供货图像的编码，以及在各分销节点的分销图像的编码。通过比较二者的编码来确定相似度。

此外，如果供货节点与分销节点的产品图像中包括的产品的相似度大于或等于设定阈值，可以判定二者包括的产品的特征一致。否则，可以判定二者包括的产品的特征不一致。在不一致的情况下，可以将该分销节点确定为异常节点。后续可以重点监控该分销节点。

方式三：比较具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度。如果具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将下游节点确定为异常节点。

供货节点与各级分销节点具有上下游关系。例如，如图3所示，供货节点a0分别向分销节点a1、a2、a3供货，则这几个节点的上下游关系为：a0为上游节点，a1、a2、a3为下游节点。再如，分销节点a1向下一级的分销节点a11、a12分销产品，则这几个节点的上下游关系为：a1为上游节点，a11、a12为下游节点。综合上面两个例子，对于a0和a11来说，a0为上游节点，a11为下游节点。

如果上游节点与下游节点的产品图像中包括的产品的相似度大于或等于设定阈值，可以判定二者包括的产品的特征一致。否则，可以判定二者包括的产品的特征不一致。在不一致的情况下，可以将该下游节点确定为异常节点。后续可以重点监控该下游节点。

在本实施例中，也可以统计某个节点的多个产品对应的判定结果，超过一定数量产品对应的判定结果表明该节点为异常节点，再重点监控该节点。

此外，还可以根据某个节点被判定为异常节点的情况，统计该节点的哪些产品异常。

在一种可能的实现方式中，如图4所示，该方法还包括：

步骤s21、接收对所述供应链上各节点的评价信息。例如，接收消费节点对所述供应链上各级分销节点的评价信息。

步骤s22、将所述评价信息保存到区块链中。

在一个示例中，如果某个节点的评价信息中差评或投诉比较多，可以判定该节点的商誉差。如果某个节点的评价信息中好评多，可以判定该节点的商誉好。

综合各节点是否异常的查询结果和各节点的评价信息，可以更准确的判定各节点是否属于优质节点。

例如，如果供应链中的某个节点为正常节点，且该节点的评价信息好评多，可以判定该节点所归属的商家是优质商家。

再如，如果供应链中的某个节点为异常节点，且该节点的评价信息差评多，可以判定该节点所归属的商家不是优质商家。

再如，如果供应链中的某个节点为异常节点，且该节点的评价信息好评多，可能存在误判的情况，可以借助其他途径进一步判断。

在一种可能的实现方式中，产品在不同商家之间中转时，可能需要物流公司运输。可以将产品的物流信息保存到区块链中。后续，如果出现产品丢失或其他异常情况，也可以利用物流信息追溯原因。

采用本发明实施例的方法，在区块链中保存产品的供应链信息，可以利用区块链的共识机制防止产品的供应链信息被篡改，利用区块链的可追溯性，获取在供应链的各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点，便于供应链的各节点优化自己的供应方式。例如，如果供货商查找到某些分销商的分销节点频繁出售造假产品，可以暂停向该分销商供货。这样，供货商可以准确的选择合适的分销商，优化自己产品的供应链。

图5示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询装置的结构框图。如图5所示，该装置可以包括：

第一接收模块51，用于接收来自查询节点的供应链查询请求，所述供应链查询请求中包括产品的标识信息；

获取模块52，用于利用所述产品的标识信息，在区块链中获取所述产品的供应链信息；

确定模块53，用于利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品的特征，以确定是否存在异常节点；

返回模块54，用于向所述查询节点返回查询结果。

在一种可能的实现方式中，如图6所示，所述确定模块53包括：

获取子模块61，用于利用所述供应链信息，获取在供应链上各节点的产品图像；

确定子模块62，用于利用在供应链上各节点的产品图像，确定是否存在异常节点。

在一种可能的实现方式中，所述确定子模块62还用于利用人工智能模型对在各节点的产品图像进行识别，确定各节点的产品图像中包括的产品的特征是否符合所述产品的供货源信息对应的产品的特征；将不符合的节点确定为异常节点。

在一种可能的实现方式中，所述确定子模块62还用于比较供货节点和各分销节点的产品图像中包括的产品的相似度；如果供货节点和一个分销节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将所述分销节点确定为异常节点。

在一种可能的实现方式中，所述确定子模块62还用于较具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度；如果具有上下游关系的节点的产品图像中包括的产品的相似度小于设定阈值，则将下游节点确定为异常节点。

在一种可能的实现方式中，该装置还包括：

第二接收模块55，用于接收对所述供应链上各节点的评价信息；

保存模块56，用于将所述评价信息保存到区块链中。

本发明实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。

图7示出根据本发明实施例的基于区块链的供应链查询装置的结构框图。如图7所示，该装置包括：存储器910和处理器920，存储器910内存储有可在处理器920上运行的计算机程序。所述处理器920执行所述计算机程序时实现上述实施例中的基于区块链的供应链查询方法。所述存储器910和处理器920的数量可以为一个或多个。

该装置还包括：

通信接口930，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。

存储器910可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器910、处理器920和通信接口930独立实现，则存储器910、处理器920和通信接口930可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(isa，industrystandardarchitecture)总线、外部设备互连(pci，peripheralcomponent)总线或扩展工业标准体系结构(eisa，extendedindustrystandardcomponent)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器910、处理器920及通信接口930集成在一块芯片上，则存储器910、处理器920及通信接口930可以通过内部接口完成相互间的通信。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。