电子证照存证方法、获取方法、装置、系统及电子设备与流程

本发明涉及信息存储技术领域，特别是涉及一种电子证照存证方法、获取方法、装置、系统及电子设备。

背景技术：

电子证照存证是指将各单位依法出具的、具有法律效力的各类证照、证明、批文、鉴定报告、办事结果等文件照片的电子档进行电子存储。例如，现有将身份证、结婚证、银行还款流水证明、营业执照等存储于中心服务器中。

发明人发现，现有将电子证照存储在中心服务器中，容易被黑客篡改，可信度和安全性较低，因此，如何将电子证照进行安全有效的存储，仍然是亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种电子证照存证方法、获取方法、装置、系统及电子设备，以实现安全有效的存储电子证照。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证方法，所述方法包括：

基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片；

计算所述电子证照图片的文件hash值以及所述电子证照图片中指定信息的hash值；

将所述电子证照图片发送给分布式文件数据库，以使得所述分布式文件数据库存储所述电子证照图片，并获得所述电子证照图片的存储路径；

将所述电子证照图片的存储路径、所述电子证照图片的文件hash值、所述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络，以使得所述区块链网络存储所述电子证照图片的信息。

可选地，所述基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片，包括：

对所述电子证照进行调整，使得所述电子证照中的文本内容保持水平；

检测矫正后的所述电子证照的文本区域；

输出所述文本区域中的文本内容；

通过预设信息模板提取所述文本内容，以及将所述文本内容转换为json格式文本内容。

可选地，所述计算所述电子证照图片的文件hash值以及所述电子证照图片中指定信息的hash值，包括：

计算所述电子证照图片的文件hash值；

计算所述json格式文本内容中指定信息的hash值。

第二方面，本发明实施例还公开了一种电子证照获取方法，所述方法包括：

根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；所述电子证照图片的信息包括所述电子证照图片的存储路径；

根据所述电子证照图片的存储路径，确定分布式文件数据库的目标存储位置；

从所述目标存储位置获取所述电子证照图片。

可选地，所述分布式文件数据库为分布式文件存储服务fastdfs。

第三方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证装置，所述装置包括：

电子证照信息识别模块，用于基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片；

hash值计算模块，用于计算所述电子证照图片的文件hash值以及所述电子证照图片中指定信息的hash值；

电子证照图片存储路径获取模块，用于将所述电子证照图片发送给分布式文件数据库，以使得所述分布式文件数据库存储所述电子证照图片，并获得所述电子证照图片的存储路径；

电子证照图片的信息发送模块，用于将所述电子证照图片的存储路径、所述电子证照图片的文件hash值、所述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络，以使得所述区块链网络存储所述电子证照图片的信息。

可选地，所述电子证照信息识别模块，包括：

电子证照倾斜矫正子模块，用于利用神经网络模型对所述电子证照进行倾斜角度检测；

电子证照文本区域检测子模块，用于检测矫正后的所述电子证照的文本区域；

电子证照文本识别子模块，用于输出所述文本区域中的文本内容；

文本信息格式化子模块，用于通过预设信息模板提取所述文本内容，以及将所述文本内容转换为json格式文本内容。

可选地，所述hash值计算模块，具体用于计算所述电子证照图片的文件hash值；计算所述json格式文本内容中指定信息的hash值。

第四方面，本发明实施例公开了一种电子证照获取装置，所述装置包括：

电子证照图片的信息获取模块，用于根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；所述电子证照图片的信息包括所述电子证照图片的存储路径；

目标存储器确定模块，用于根据所述电子证照图片的存储路径，确定分布式文件数据库的目标存储位置；

电子证照获取模块，用于从所述目标存储位置获取所述电子证照图片。

第五方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证系统，所述系统包括信息处理服务器、区块链网络以及分布式文件数据库；

所述信息处理服务器，用于基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片；计算所述电子证照图片的hash值以及所述电子证照图片中指定信息的hash值；将所述电子证照图片发送给分布式文件数据库，并获得所述电子证照图片的存储路径；将所述电子证照图片的存储路径、所述电子证照图片的文件hash值、所述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络；以及根据用户输入的查询条件，从所述区块链网络中获取所述电子证照图片的信息；所述电子证照图片的信息包括所述电子证照图片的存储路径；根据所述电子证照图片的存储路径，确定所述分布式文件数据库的目标存储位置；从所述目标存储位置获取所述电子证照图片；

所述区块链网络，用于存储所述信息处理服务器发送的所述电子证照图片的存储路径、所述电子证照图片的文件hash值、所述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息；

所述分布式文件数据库，用于存储所述信息处理服务器发送的所述电子证照图片。

又一方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

又一方面，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

又一方面，本发明实施例还公开了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

在本发明实施例的一种电子证照存证方法、获取方法、装置、系统及电子设备中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。

图1为本发明实施例的一种电子证照存证方法流程图；

图2为本发明实施例的一种电子证照存证方法中得到电子证照图片的文本信息方法流程图；

图3为本发明实施例的一种电子证照获取方法流程图；

图4为本发明实施例的一种电子证照存储装置结构示意图；

图5为本发明实施例的一种电子证照获取装置结构示意图；

图6为本发明实施例的一种电子证照存证系统结构示意图；

图7为本发明实施例的一种电子证照存证系统中信息处理服务器的结构示意图；

图8为本发明实施例的一种电子证照存证系统中区块链网络的结构示意图；

图9为本发明实施例的一种电子证照存证系统中分布式文件数据库的结构示意图；

图10为本发明实施例的另一种电子证照存证系统结构图；

图11为本发明实施例的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

现有电子证照存证方法大多为中心化的存储方法，例如，将身份证、结婚证、银行还款流水证明、营业执照等电子证照存储于中心服务器中。然而这种中后的存储方式容易被黑客篡改，可信度和安全性较低，一旦服务器发生故障，则整个系统都无法工作运行，容错性较低。加之电子证照存证系统大多是使用证照模板或人工填写证照信息，存在准确率和效率较低等问题。

针对上述问题，本发明实施例公开了一种电子证照存证方法、获取方法、装置、系统及电子设备，通过深度学习技术、区块链技术以及分布式存储技术，以实现安全有效的存储电子证照。具体如下：

第一方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证方法，如图1所示。图1为本发明实施例的一种电子证照存证方法流程图，上述方法包括：

s101，基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片。

本发明实施例的执行主体可为信息处理服务器，该信息处理服务器为与用户进行信息交互的服务器。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习技术的关键在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的机制来解释数据。

本发明实施例中通过深度学习技术，实现对用户上传的电子证照进行识别。

可选地，上述s101中基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片，如图2所示。图2为本发明实施例的一种电子证照存证方法中得到电子证照图片的文本信息的方法流程图，可包括：

s1011，对上述电子证照进行调整，使得上述电子证照中的文本内容保持水平；

本步骤为将旋转、倾斜的电子证照出现进行位置矫正。具体为：

利用神经网络模型对电子证照证进行倾斜角度检测，根据检测角度对电子证照图片进行旋转矫正，使得电子证照图片中的文本内容保持水平。

s1012，检测矫正后的上述电子证照的文本区域；

本步骤中，利用深度学习算法ctpn(connectionisttextproposalnetwork，自然场景文本检测网络)模型对上述矫正后的电子证照图片进行文本区域检测，输出若干个连续文本区域最小外接矩形的像素坐标。

s1013，输出上述文本区域中的文本内容；

本步骤中，利用深度学习算法densenet-28(denselyconnectedconvolutionalnetworks-28，28层密集连接卷积网络)+ctc(connectionisttemporalclassification，时序类数据分类问题)模型对上述文本区域范围中的图像进行文字识别，输出不定长度的文本内容。

s1014，通过预设信息模板提取上述文本内容，以及将上述文本内容转换为json格式文本内容。

另外，本步骤中可通过图像识别的方式，识别电子证照图片的图像信息，例如，识别电子证照的头像信息。

s102，计算上述电子证照图片的文件hash值以及上述电子证照图片中指定信息的hash值。

本步骤中，通过hash算法，计算该电子证照图片的文件hash值，以及该电子证照图片中指定信息的电子证照图片中hash值。该指定信息为该电子证照图片中的关键信息。

可选地，上述s102中计算上述电子证照图片的文件hash值以及上述电子证照图片中指定信息的hash值，包括：

步骤一，计算上述电子证照图片的文件hash值；

例如，电子证照为身份证，本步骤中计算出该身份证图片的文件hash值。

步骤二，计算上述json格式文本内容中指定信息的hash值。

例如，身份证的指定信息为身份证号和地址，本步骤中可计算json格式的身份证号以及json格式的住址的整体hash值。

s103，将上述电子证照图片发送给分布式文件数据库，以使得上述分布式文件数据库存储上述电子证照图片，并获得上述电子证照图片的存储路径。

分布式文件存储是指文件存储系统通过计算机网络将多个物理存储节点相连，文件数据分散存储在多台独立的设备上。分布式文件存储采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

本步骤中，信息处理服务器可将电子证照图片发送给分布式文件数据库，使得分布式文件数据库利用分布式存储计算存储电子证照图片。在分布式文件数据库将该电子证照存储完成后，该信息处理服务器获取该电子证照图片的存储路径。

s104，将上述电子证照图片的存储路径、上述电子证照图片的文件hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络，以使得上述区块链网络存储上述电子证照图片的信息。

区块链技术的核心是分布式账本，它为区块链网络中的每一笔交易提供记账服务。区块链账本通常被描述为去中心化的，这是因为它被网络中的众多节点复制，每一个节点通过共识机制来协作维护这个账本。除了去中心化和协作以外，区块链使用加密技术来保证交易被添加到账本中就不可再被修改，这个不可逆的特性使它能轻松追溯到信息的来源。因此，区块链技术保证了账本中数据的一致性与持久性，保证了账本数据不可被伪造或者篡改。

本发明中利用区块链的上述特征，将电子证照图片的存储路径、电子证照图片的hash值、电子证照图片中指定信息的hash值、电子证照图片中各个指定信息的json串以及用户指定信息发送给区块链网络，以使得区块链网络存储上述电子证照图片的信息。

本发明中用户指定信息可为电子证照的上传时间、电子证照的保存时间、电子证照的归属用户以及用户的操作记录信息。

本实施例中，上传电子证照的用户还可对存储在区块链网络中的电子证照图片的hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息设置权限，例如，共有权限或私有权限。公有权限为每个用户都可查看该电子证照图片的信息以及该电子证照图片。私有权限为每个用户需要向所要查看的电子证照图片的属主发送请求信息，当属主同意后，可查看该电子证照图片的信息及电子证照图片，从而保证电子证照的安全性。

在本发明实施例的一种电子证照存证方法中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

第二方面，本发明实施例还公开了一种电子证照获取方法，如图3所示。图3为本发明实施例的一种电子证照获取方法流程图，上述方法包括：

s301，根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；上述电子证照图片的信息包括上述电子证照图片的存储路径。

本实施例中，查询条件可为电子证照的名称、电子证照的编号、用户验证信息等。例如，用户输入姓名、身份证号、电话以及电子证照的名称、电子证照的编号等信息，服务器获取到用户的信息后，可首先核对用户的身份是否与所要查询的电子证照的属主为同一身份。

若用户的身份与所要查询的电子证照的属主为同一身份，可直接从区块链网络中获取电子证照图片的信息。例如，获取所要查询的电子证照图片的hash值、电子证照图片中指定信息的hash值、电子证照的上传时间、电子证照的保存时间、电子证照图片的存储地址以及其他用户的操作记录信息等。

若用户的身份与所要查询的电子证照的属主不为同一身份，则可判断所要查找的电子证照图片权限是否为公开权限，当为公开权限时，可从区块链网络中获取电子证照图片的信息。当为私有权限时，可向从该电子证照的属主发送请求信息，当属主同意后，可从区块链网络中获取电子证照图片的信息。例如，获取所要查询的电子证照图片的hash值、电子证照图片中指定信息的hash值、电子证照的上传时间、电子证照的保存时间、电子证照图片的存储路径、电子证照图片的属主等。

s302，根据上述电子证照图片的存储路径，确定分布式文件数据库的目标存储位置。

本步骤中，按照区块链中存储的电子证照图片的存储路径，确定该电子证照在分布式文件数据库的目标存储位置。

可选地，分布式文件数据库为分布式文件存储服务fastdfs。

fastdfs是一个开源的轻量级分布式文件系统，它可对文件进行管理，包括：文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等。fastdfs服务端有两个角色：跟踪器(tracker)和存储节点(storage)。跟踪器主要做调度工作，在访问上起负载均衡的作用；存储节点存储文件，完成文件管理的所有功能。

本步骤中，可按照电子证照图片的存储路径，得到fastdfs中存储该电子证照图片的目标存储节点。

s303，从上述目标存储位置中获取上述电子证照图片。

在本发明实施例的一种电子证照获取方法中，根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；根据上述电子证照图片的存储路径，确定分布式文件数据库中的目标存储位置，进而从目标存储位置获取上述电子证照图片。通过本发明实施例基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生，实现了电子证照的安全获取。

第三方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证装置，如图4所示。图4为本发明实施例的一种电子证照存储装置结构示意图，上述装置包括：

电子证照信息识别模块401，用于基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片；

hash值计算模块402，用于计算上述电子证照图片的hash值以及上述电子证照图片中指定信息的hash值；

电子证照图片存储路径获取模块403，用于将上述电子证照图片发送给分布式文件数据库，以使得上述分布式文件数据库存储上述电子证照图片，并获得上述电子证照图片的存储路径；

电子证照图片的信息发送模块404，用于将上述电子证照图片的存储路径、上述电子证照图片的文件hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络，以使得上述区块链网络存储上述电子证照图片的信息。

在本发明实施例的一种电子证照存证装置中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

可选地，在本发明的电子证照存证装置的一种实施例中，上述电子证照信息识别模块401，包括：

电子证照倾斜矫正子模块，用于利用神经网络模型对上述电子证照进行倾斜角度检测；

电子证照文本区域检测子模块，用于检测矫正后的上述电子证照的文本区域；

电子证照文本识别子模块，用于输出上述文本区域中的文本内容；

文本信息格式化子模块，用于通过预设信息模板提取上述文本内容，以及将上述文本内容转换为json格式文本内容。

可选地，在本发明的电子证照存证装置的一种实施例中，上述hash值计算模块402，具体用于计算上述电子证照图片的文件hash值；计算上述json格式文本内容中指定信息的hash值。

第四方面，本发明实施例公开了一种电子证照获取装置，如图5所示。图5为本发明实施例的一种电子证照获取装置结构示意图，上述装置包括：

电子证照图片的信息获取模块501，用于根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；上述电子证照图片的信息包括上述电子证照图片的存储路径；

目标存储器确定模块502，用于根据上述电子证照图片的存储路径，确定分布式文件数据库的目标存储位置；

电子证照获取模块503，用于从上述目标存储位置获取上述电子证照图片。

在本发明实施例的一种电子证照获取装置中，根据用户输入的查询条件，从区块链网络中获取电子证照图片的信息；根据上述电子证照图片的存储地址，确定分布式文件数据库中的目标存储位置，进而从目标存储位置获取上述电子证照图片。通过本发明实施例基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生，实现了电子证照的安全获取。

第五方面，本发明实施例公开了一种电子证照存证系统，如图6所示。图6为本发明实施例的一种电子证照存证系统结构示意图，上述系统包括信息处理服务器601、区块链网络602以及分布式文件数据库603；

上述信息处理服务器601，上述信息处理服务器，用于基于深度学习技术，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片；将上述电子证照图片发送给分布式文件数据库，并获得上述电子证照图片的存储路径；将上述电子证照图片的存储路径、上述电子证照图片的文件hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络；以及根据用户输入的查询条件，从上述区块链网络中获取上述电子证照图片的信息；上述电子证照图片的信息包括上述电子证照图片的存储路径；根据上述电子证照图片的存储路径，确定上述分布式文件数据库的目标存储位置；从上述目标存储位置获取上述电子证照图片。

本发明实施例的信息处理服务器601的结构示意图可如图7所示。该信息处理服务器601的作用为对用户上传的电子证照进行图像倾斜校正；文本区域检测；文本识别以及信息格式化；计算电子证照图片的文件hash值以及电子证照图片中指定信息的hash值。该信息处理服务器601可包括电子证照倾斜矫正模块、电子证照文本区域检测模块、电子证照文本识别模块、文本信息格式化模块、电子证照文件指纹生成模块、电子证照信息指纹生成模块。

其中，电子证照倾斜矫正模块，用于矫正电子证照图片的旋转、倾斜角度。实施方法为：利用神经网络模型对证照图片进行倾斜角度检测，根据检测角度对原图片进行旋转矫正，使得证照图片中的文本内容保持水平。

电子证照文本区域检测模块，用于输出上述矫正图片中文本区域的像素坐标信息。实施方法为：利用深度学习算法ctpn模型对上述矫正后的电子证照图片进行文本区域检测，输出若干个连续文本区域最小外接矩形的像素坐标。

电子证照文本识别模块，用于识别并输出上述文本区域中的文字信息。实施方法为：利用深度学习算法densenet-28+ctc模型对上述文本区域范围中的图像进行文字识别，输出不定长度的文本内容。

文本信息格式化模块，用于对上述不定长度的文本内容按照信息模板进行提取并格式化为json字符串。

电子证照文件指纹生成模块：用于计算电子证照图片的文件hash值。

电子证照信息指纹生成模块：用于计算该电子证照图片的指定信息的hash值。

上述区块链网络602，用于存储上述信息处理服务器发送的上述电子证照图片的存储路径、上述电子证照图片的文件hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息。

本发明实施例的区块链网络602的结构示意图可如图8所示。该区块链网络602用于存储上述电子证照图片的存储路径、上述电子证照图片的hash值、上述电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息，以及按照用户输入的查询条件，读取电子证照图片的存储路径、电子证照图片的hash值、电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息。该区块链网络602可包括电子证照存证信息存储模块以及电子证照存证信息查询模块。

其中，电子证照存证信息存储模块：用于将证照文件的存储路径、证照文本的唯一hash值、证照文件中指定信息的hash值、证照存证时间、证照归属用户等一并存入区块链网络。

电子证照存证信息查询模块：用于根据用户输入的查询条件，读取对应的区块链存证信息，包含存证证照的文本信息、信息的唯一hash值、证照文件的唯一hash值、证照存证时间、证照归属用户、证照文件的存储地址等。

上述分布式文件数据库603，用于存储上述信息处理服务器601发送的上述电子证照图片。

本发明实施例的分布式文件数据库603的结构示意图可如图9所示。该分布式文件数据库可为fastdfs分布式文件存储服务，该fastdfs分布式文件存储服务可用于将电子证照图片的文件写入以及文件追踪读取，该fastdfs分布式文件数据库可包括：电子证照文件存储模块以及电子证照文件读取模块。

其中，电子证照文件存储模块：用于将用户上传的证照文件转换为流并写入到fastdfs分布式文件系统中。

电子证照文件读取模块：用于根据查询出的证照文件存储位置定位目标存储位置，返回流读取该电子证照存证文件。

本发明实施例还公开了图10所示的电子证照存证系统。

在该电子证照存证系统中，信息处理服务器基于深度学习算法(deeplearning)，识别用户传输的电子证照，得到电子证照图片，以及获取该电子证照的关键信息；计算该电子证照图片的hash值以及上述电子证照图片中指定信息的hash值；将上述电子证照图片发送给分布式文件数据库(fastdfs)，获得该电子证照图片的存储路径；将该电子证照图片的存储路径、该电子证照图片的hash值、该电子证照图片中指定信息的hash值以及用户指定信息发送给区块链网络(hyperledgerfarbric1.0network)；以及信息处理服务器根据用户输入的查询条件，从上述区块链网络中获取上述电子证照图片的信息；上述电子证照图片的信息包括上述电子证照图片的存储路径；根据上述电子证照图片的存储路径，确定上述分布式文件数据库的目标存储位置；信息处理服务器从上述目标存储位置获取上述电子证照图片。

在该电子证照存证系统中，用户交互分为两大模块，分别是系统用户模块和管理员模块。

其中，系统用户模块为证照存证系统为用户提供的功能：主要包括实名认证、证照上传、证照查看、证照删除、设置证照权限、证照信息查看、证照下载、证照鉴权和请求消息查看等。

管理员模块为使证照存证系统更加安全有序地运转为管理员提供的功能：其主要包含用户管理、证照管理、操作日志管理、管理员管理等。

其中，各具体功能可由如下表1的介绍。

表1电子证照存证系统模块功能

本发明提出了基于区块链、深度学习和分布式存取的电子证照存证系统，包括基于区块链技术的电子证照信息存储方案、基于深度学习技术的电子证照信息识别方案、基于fastdfs分布式文件存储服务的电子证照文件存储方案和用户交互方案。用户完成实名注册后，方可进行证照的存取，系统采用ctc+densenet等深度学习算法提取证照关键信息，将关键信息存储在区块链网络中，并将证照原件分块存储在fastdfs分布式文件系统中，管理员完成对整个系统的维护。系统具有防篡改可信性高、防单点故障容错性强、自动识别准确率高等特点。

又一方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，如图11所示。图11为本发明实施例的一种电子设备结构示意图，包括处理器1101、通信接口1102、存储器1103和通信总线1104，其中，处理器1101，通信接口1102，存储器1103通过通信总线1104完成相互间的通信；

存储器1103，用于存放计算机程序；

处理器1101，用于执行存储器1103上所存放的程序时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

上述电子设备提到的通信总线1104可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线1104可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图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。

通信接口1102用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器1103可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器1103还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。

上述的处理器1101可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明实施例的一种电子设备中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

又一方面，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

在本发明实施例的一种计算机可读存储介质中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

又一方面，本发明实施例还公开了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，实现上述电子证照存证方法或上述电子证照获取方法中任一所述的方法步骤。

在本发明实施例的一种包含指令的计算机程序产品中，通过深度学习技术对电子证照进行信息识别，提高识别正确率的同时简化证照信息的提取流程。针对以往的电子证照存证系统中信息采用中心化的方式存储，容易被黑客篡改、可信度较低的缺陷，本发明基于区块链技术不可篡改、分布式、去中心化的特性，将电子证照相关信息存储于区块链网络中，从而保证存证信息的可信度。另外，本发明采用分布式文件数据库存储电子证照图片，可以最大化地存储证照图片，节省存储资源，而且分布式的存储可以增强系统鲁棒性，有效避免单点故障的发生。综上可知，本发明实施例实现了安全有效的存储电子证照。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。上述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行上述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例上述的流程或功能。上述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。上述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，上述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。上述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。上述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括上述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、系统及电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上上述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。