一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，应用于区块链领域，尤其涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

目前，在人们的日常生活中通常需要利用各种目标数据进行不同的处理，但在现实场景中，通常用户提供的是对目标数据进行拍照得到的数据关联图像，或者打印得到的数据关联图像，想要从数据关联图像中获取对应的结构化数据时，通常是通过用户手工录入的方式。以目标数据为票据数据(例如发票、购物小票、单据等等数据)为例，人们经常用各种票据来做报销或者做统计处理，在对票据进行报销或者统计的场景中，通常需要的是票据的结构化数据(例如发票代码、发票金额、发票开立企业信息等)，但现实场景通常是用户一般只能提供对票据进行拍照得到的票据图像或者打印的票据(即上述数据关联图像)，想要获取票据对应的结构化数据，经常是通过用户手工录入的方式。可见，现有从数据关联图像中获取结构化数据的方式，效率低下，且存在被篡改的风险，很难保证数据的准确性和可信度。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备及存储介质，一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

一方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据处理方法，应用于区块链网络的节点，所述方法包括：

接收目标数据上链请求，所述目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像；

通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别所述数据关联图像，并基于识别结果确定所述数据关联图像对应的结构化数据；

通过所述区块链网络中的共识节点对所述结构化数据进行共识验证；

在所述共识验证通过后，将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述区块链网络对应的区块链中。

另一方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据处理装置，所述装置包括：

通信模块，用于接收目标数据上链请求，所述目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像；

处理模块，用于通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别所述数据关联图像，并基于识别结果确定所述数据关联图像对应的结构化数据；

所述处理模块，还用于通过所述区块链网络中的共识节点对所述结构化数据进行共识验证，在所述共识验证通过后，将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述区块链网络对应的区块链中。

再一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、存储器和通信接口，所述处理器、存储器和通信接口相互连接，其中，所述存储器用于存储支持终端执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如下步骤：

通过通信接口接收目标数据上链请求，所述目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像；

通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别所述数据关联图像，并基于识别结果确定所述数据关联图像对应的结构化数据；

通过所述区块链网络中的共识节点对所述结构化数据进行共识验证；

在所述共识验证通过后，将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述区块链网络对应的区块链中。

再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如第一方面所述的基于区块链的数据处理方法。

本申请实施例中，区块链网络的节点可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种区块链的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种数据处理系统的架构示意图；

图3是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的示意流程图；

图4是本申请另一实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的示意流程图；

图5是本申请实施例提供的另一种数据处理系统的架构示意图；

图6是本申请实施例提出的一种基于区块链的数据处理装置的示意性框图；

图7是本申请实施例提出的一种电子设备的示意性框图。

具体实施方式

本申请实施例提出的一种基于区块链的数据处理方法，可以应用于各种需要从数据关联图像中提取并存储结构化数据的场景，以票据领域为例，本申请所描述的数据关联图像可以为票据图像，例如拍摄票据或者打印票据得到的图像。数据关联图像对应的结构化数据例如可以为票据代码、开票金额、票据开立企业信息等等。为了更好的理解本申请实施例，如无特别限定，后续内容均以应用于票据领域为例进行说明。

本申请实施例提出了一种基于区块链的数据处理方法，该方法可以应用于区块链网络的节点，该节点可以为接入区块链网络中的任一节点，该节点可以为任意形式的电子设备，如服务器、用户终端等。在一个实施例中，节点可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。本申请实施例一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

区块链(blockchain)是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证数据不可篡改和不可伪造的分布式账本。多个独立的分布式节点(即区块链节点设备)保存相同的记录。区块链技术实现了去中心化，成为了可信的数字资产存储、转移和交易的基石。

以图1所示的区块链的结构示意图为例，每当有新的数据需要写入区块链，这些数据会汇总到一个区块(block)中，添加在已有区块链的末端，通过共识算法保证每个节点新添加的区块是完全相同的。每个区块内记录了若干条交易记录，同时包含了前一个区块的哈希(hash)值，所有区块就是通过这种方式保存前一个区块中的hash值，按顺序相连，组成了区块链。区块链中下一个区块的区块头中会存储前一个区块的哈希值，当前一个区块中的交易数据发生变化时，本区块的哈希值也会随之改变，因此通过上传至区块链网络中的交易数据难以被篡改，在区块链上进行交易实现了交易过程的公开透明，提高了交易数据的可靠性。

为了更好的理解本申请实施例公开的一种基于区块链的数据处理方法，下面首先对本申请实施例适用的区块链系统进行描述。

请参见图2，图2是本申请实施例公开的一种数据处理系统的架构示意图。如图2所示，该数据处理系统包括至少一个终端设备201，区块链网络的第一节点202、至少一个第二节点203。需要说明的是，图2所示的区块链网络由一个第一节点202以及两个第二节点203组成仅用于示例，并不构成对本申请实施例的限定。例如，在另一个示例中，区块链网络可由一个第一节点202以及四个第二节点203组成。

在一个实施例中，第一节点202可以是区块链网络中的任意一个区块链节点设备，第一节点202也可以是与终端设备201距离最近的区块链节点设备，第一节点202还可以是与终端设备201通信质量最好的区块链节点设备，本申请在此不作限定。

在一个实施例中，第一节点202是区块链网络中的所有第一节点根据共识算法选举得到的，其中，共识算法包括但不限于工作量证明(proofofwork，pow)算法、权益证明(proofofstake，pos)算法、授权权益证明(delegatedproofofstake，dpos)算法、实用拜占庭容错(practicalbyzantinefaulttolerance，pbft)算法等。其中，第一节点202还可以通过共识算法周期性选举得到，不同周期选举得到的第一节点202可以相同，也可以不相同。

在一个实施例中，当用户想要上传数据关联图像时，用户可以通过终端设备201将向区块链网络中的第一节点202发送目标数据上链请求，该目标数据上链请求中携带有该用户的用户信息和数据关联图像。进一步地，第一节点202可通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。

可以理解的是，本申请实施例描述的数据处理系统是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

再请参见图3，是本申请实施例的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图，本申请实施例的所述方法可以由区块链网络的节点(例如图2中的第一节点)来执行。本申请实施例的所述方法包括如下步骤。

s301：接收目标数据上链请求，该目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像。具体实现中，任一用户均可通过自身的终端设备向区块链网络中的节点发送目标数据上链请求，该目标数据上链请求携带有该任一用户的用户信息和上传的数据关联图像。

s302：通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。其中，以数据关联图像为发票对应的图像为例，该结构化数据包括发票代码、发票金额、发票开立企业信息等信息。

在一个实施例中，可以在区块链上预先部署智能合约，该智能合约规定了一旦接收到任何一个目标数据上链请求，则调用图像识别模型识别该目标数据上链请求中携带的数据关联图像。其中，上述图像识别模型为通过大量的训练样本提前训练得到的，可以很好的从数据关联图像中提取对应的结构化数据，该图像识别模型可以为神经网络模型。

其中，考虑到由于有些数据关联图像对应目标对象(例如票据)有折叠或者破损，在对数据关联图像进行识别的过程中，数据关联图像上可能就有一些字段明细识别不出来，导致针对数据关联图像的识别结果不准确。本申请实施例可以在基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据之前，检测识别结果中是否包括预设关键信息，若检测到识别结果中包括预设关键信息，则表明数据关联图像对应目标对象可能不存在折叠或者破损情况，则可以直接将识别结果确定为数据关联图像对应的结构化数据。其中，该预设关键信息包括可以根据业务需要做配置，以数据关联图像为发票对应的图像为例，该预设关键信息例如可以为开票日期、发票代码、发票号码、发票金额等。

或者，若检测到识别结果中包括预设关键信息，则表明数据关联图像对应目标对象可能存在折叠或者破损情况，则可以从识别结果中获取数据关联图像对应目标对象的标识信息(例如票据编号)，向区块链网络中的目标节点发送包括该标识信息的票据数据请求，该票据数据请求指示目标节点基于标识信息获取目标对象的对象数据，并返回目标对象的对象数据。进一步地，可以接收目标节点返回的对象数据，并基于对象数据确定数据关联图像对应的结构化数据。其中，上述目标节点为区块链网络中与目标对象对应的业务关联的节点，以目标对象为票据为例，该目标节点可以指税务局对应的节点，上述对象数据为票据明细数据(例如票据代码、开票金额、票据开立企业信息等等)。采用这样的方式，可以结合目标节点，提高所得到的结构化数据的准确性。

以数据关联图像对应目标对象为发票，目标节点为税务节点为例，在确定数据关联图像对应的结构化数据的过程中，还可以结合税务节点，通过先识别发票的编号，再调用税务接口，进一步查询明细，提高识别的准确度。由于税务接口是需要收费的，成本较高，不便于业务推广，只有在发票识别准确度不高的情况下才推荐调用税务接口。

其中，发票识别准确度不高的判断方式为：由于有些票据有折叠或者破损，在对发票图像进行识别的过程中，发票图像上可能就有一些字段明细识别不出来。若检测到发票图像的识别结果未包括关键信息，则可以确定本次发票识别准确度低。其中，关键信息可以包括开票日期，发票代码，发票号码，发票金额等。关键字段可以根据业务需要做配置。

s303：通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。

其中，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中的方式包括：

方式一、可以在区块链中生成一个新的区块，并在新的区块中写入结构化数据和用户信息。

方式二、从结构化数据中提取数据关联图像对应目标对象的接收方信息，从区块链上的多个区块中确定与接收方信息匹配的目标区块，将结构化数据和用户信息关联写入目标区块。其中，假设数据关联图像对应目标对象的票据a，那么该接收方信息，可以为票据a的接收方的信息，例如企业名称。

对于上述方式二的具体实现方式为：各个接收方(例如各企业)可以预先在区块链上注册自身的区块，当节点执行上述步骤s303将结构化数据写入区块链的过程中，可以从结构化数据中获取接收方信息，解析该接收方信息，以确定出结构化数据对应的目标接收方。进一步地，将该目标接收方预先在区块链上注册的区块确定为目标区块，进而将结构化数据和用户信息关联写入目标区块。

后续，目标接收方可以从自身的目标区块中获取所有提交到自身的结构化数据，并检索跟自己有关的数据，继续相关的业务处理，例如统计财务报表或者发票报销等等。而无需在区块链的所有区块中查找。

其中，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证的具体实施方式可以为，节点将结构化数据、数据关联图像和用户信息发送至区块链网络中的其它节点，其它节点可以对结构化数据、数据关联图像和用户信息进行区块链共识，若区块链网络中超过预设数量的其它节点对该结构化数据、数据关联图像和用户信息确认通过，则确定对该结构化数据的共识验证通过。其中，该预设数量由开发人员基于实验测算数据预先设置。

本申请实施例中，区块链网络中的节点可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。本申请实施例一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

请参见图4，是本申请另一实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的示意流程图，本申请实施例的所述方法可以由区块链网络的节点来执行，如图4所示，该方法包括：

s401：接收目标数据上链请求，该目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像。

s402：通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。

s403：通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中其中，步骤s401～步骤s403的具体实施方式，可以参见上述实施例中，步骤s301～步骤s303的相关描述，此处在再赘述。

s404：接收目标数据的关联操作请求，该关联操作请求中包括数据关联图像对应目标对象的操作信息和处理系统信息，该处理系统信息用于指示处理目标对象的目标处理系统。其中，以目标数据为发票数据为例，假设数据关联图像对应的目标对象的票据a，上述目标数据的关联操作请求可以指票据报销请求，上述操作信息可以指对票据a进行报销所需的报销信息，该报销信息包括发票号码、发票开立企业统一社会代码、发票接收企业统一社会代码等信息；上述处理系统信息用于指示对票据a进行报销处理的报销处理系统(即上述目标处理系统)，例如可以为某一企业的财务系统。

本申请实施例中提出的方法，可以适用于图5所示的数据处理系统，该数据处理系统包括至少一个终端设备201、区块链网络的第一节点202、至少一个第二节点203和至少一个处理系统204。具体实现中，以发票报销场景为例，假设数据关联图像对应的目标对象的票据a，当用户想要报销票据a时，可以通过终端设备向区块链网络中的节点发送票据报销请求(即上述关联操作请求)，该票据报销请求中包括票据a的报销信息和能够处理该目标票据报销的处理系统信息(例如该用户对应企业的财务系统)。或者，当某一用户在自身所属的目标处理系统提交报销请求(该报销请求包括票据a的报销信息和处理系统信息)，处理人员查看该报销请求后，为了核实票据a的真假或者想要获取该票据a的明细，可以向节点发送上述票据报销请求。

s405：基于操作信息从区块链上获取与目标对象关联的结构化数据和用户信息，并依照处理系统信息的指示确定目标处理系统。

由上述可知，通过步骤s401～步骤s403，任何用户均可以将自身的用户信息和数据关联图像对应目标对象(例如票据)的结构化数据上链，也即，区块链上存储有各个目标对象的结构化数据。具体实现中，上述操作信息包括目标对象的标识，在执行步骤s405时，可以基于该标识(例如票据编号)在区块链上查找该标识对应的结构化数据和用户信息，即为与目标对象关联的结构化数据和用户信息。

s406：将与目标对象关联的结构化数据和用户信息发送至目标处理系统，以便于目标处理系统对应的处理人员基于上述与目标对象关联的结构化数据和用户信息，对目标对象进行审核处理。以发票报销场景为例，假设目标对象为票据a，此处的审核处理可以指对票据a的报销审核。

在一个实施例中，处理人员可以登录目标处理系统查看节点通过步骤s406发送的与目标对象关联的结构化数据和用户信息，并基于该与目标对象关联的结构化数据和用户信息，对针对目标对象进行审核，在审核通过后，可以向上述节点发送交易请求，该交易请求包括确认指示信息，该确认指示信息包括虚拟资源转移量、关联操作请求对应请求用户的资产账户和目标对象的接收方的资产账户。

进一步地，节点接收上述目标处理系统发送的交易请求后，可以获取请求用户的资产账户和接收方的资产账户，并从接收方的资产账户中转移该虚拟资源转移量到请求用户的资产账户，从而实现线上的相关处理。以票据报销场景为例，通过上述方式，可以实现线上的票据报销处理。

其中，该资产账户可以指银行账户(例如银行卡号)，也可以指请求用户或者接收方在区块链网络中业务平台对应的平台账户。

示例性地，假设虚拟资源转移量为400元，上述资产账户为请求用户和接收方的银行卡号，请求用户的银行卡号为xxxxxxxxx02，接收方的银行卡号为xxxxxxxxx03。这种情况下，节点可以向接收方的银行卡对应的银行发送转账请求，用于请求银行从接收方的银行卡xxxxxxxxx03中转移400元至请求用户的银行卡xxxxxxxxx02中。

在一个实施例中，将与目标对象关联的结构化数据和用户信息发送至目标处理系统之后，还可以接收目标处理系统发送的审核确认信息，该审核确认信息用于指示处理人员对目标对象的审核处理通过。进一步地，可以在区块链上对目标对象对应的结构化数据添加已失效标记。可以防止后续该目标对象的重复使用。以票据报销场景为例，该已失效标记可以为已报销标记，用于指示对应目标对象已报销，从而防止对票据的重复报销。这种情况下，本申请实施例中，后续在对某一票据进行报销之前，也可在区块链上查询该某一票据是否被标记为已报销，从而防止票据的重复报销。

本申请实施例中，区块链网络中的节点可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。进一步地，可以接收关联操作请求，基于操作信息从区块链上获取与目标对象关联的结构化数据和用户信息，并依照处理系统信息的指示确定目标处理系统，将与目标对象关联的结构化数据和用户信息发送至目标处理系统，以便于目标处理系统对应的处理人员基于上述与目标对象关联的结构化数据和用户信息，对目标对象进行审核处理。可以结合区块链技术辅助处理人员对目标对象进行相关处理，可以提高整个过程的透明性，防止目标对象对应的结构化数据被篡改的问题，有利于提高对目标对象进行相关处理的效率和可信度。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有程序指令，该程序指令被执行时，用于实现上述实施例中描述的相应方法。

基于上述的基于区块链的数据处理方法实施例的描述，本申请实施例还提出了一种基于区块链的数据处理装置，所述基于区块链的数据处理装置可以是运行于上述节点中的一个计算机程序(包括程序代码)。所述基于区块链的数据处理装置可用于执行如图3和图4所示的基于区块链的数据处理方法，请参见图6，所述基于区块链的数据处理装置可包括：通信模块60，处理模块61。

通信模块60，用于接收目标数据上链请求，所述目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像；

处理模块61，用于通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别所述数据关联图像，并基于识别结果确定所述数据关联图像对应的结构化数据；

所述处理模块61，还用于通过所述区块链网络中的共识节点对所述结构化数据进行共识验证，在所述共识验证通过后，将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述区块链网络对应的区块链中。

在一个实施例中，处理模块61，具体用于从所述识别结果中获取所述数据关联图像对应目标对象的标识信息，通过通信模块60向所述区块链网络中的目标节点发送包括所述标识信息的票据数据请求，所述票据数据请求指示所述目标节点基于所述标识信息获取所述目标对象的对象数据，并返回所述目标对象的对象数据，通过通信模块60接收所述目标节点返回的所述对象数据，并基于所述对象数据确定所述数据关联图像对应的结构化数据，其中，所述目标节点为所述区块链网络中与所述目标对象对应的业务关联的节点。

在一个实施例中，处理模块61，还用于检测所述识别结果中是否包括预设关键信息；若检测到所述识别结果中未包括所述预设关键信息，则触发执行所述从所述识别结果中获取所述数据关联图像对应目标对象的标识信息的步骤。

在一个实施例中，处理模块61，还用于通过通信模块60接收目标数据的关联操作请求，所述关联操作请求中包括所述数据关联图像对应目标对象的操作信息和处理系统信息，所述处理系统信息用于指示处理所述目标对象报销的目标处理系统；基于所述操作信息从区块链上获取与所述目标对象关联的结构化数据和用户信息；依照所述处理系统信息的指示确定所述目标处理系统；通过通信模块60将所述与目标对象关联的结构化数据和用户信息发送至所述目标处理系统，以便于所述目标处理系统对应的处理人员基于所述与目标对象关联的结构化数据和用户信息，对所述目标对象进行审核处理。

在一个实施例中，处理模块61，还用于通过通信模块60接收所述目标处理系统发送的交易请求，所述交易请求为所述处理人员对所述目标对象的审核处理通过后，通过所述目标处理系统发送的，所述交易请求包括确认指示信息，所述确认指示信息包括虚拟资源转移量、所述关联操作请求对应请求用户的资产账户和接收方的资产账户；获取所述请求用户的资产账户和所述接收方的资产账户；从所述接收方的资产账户中转移所述虚拟资源转移量到所述请求用户的资产账户。

在一个实施例中，处理模块61，还用于通过通信模块60接收所述目标处理系统发送的审核确认信息，所述审核确认信息用于指示处理人员对所述目标对象的审核处理通过；在所述区块链上对所述目标对象对应的结构化数据添加已失效标记。

在一个实施例中，处理模块61，还具体用于从所述结构化数据中提取数据关联图像对应目标对象的接收方信息；从区块链上的多个区块中确定与所述接收方信息匹配的目标区块；将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述目标区块。

本申请实施例中，数据处理装置可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

再请参见图7，是本申请实施例的一种电子设备的结构示意图，该电子设备可以区块链网络中的任一节点，本申请实施例的所述电子设备包括供电模块等结构，并包括处理器701、存储器702以及通信接口703。所述处理器701、存储器702以及通信接口703之间可以交互数据，由处理器701实现相应的根证书管理功能。

所述存储器702可以包括易失性存储器(volatilememory)，例如随机存取存储器(random-accessmemory，ram)；存储器702也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如快闪存储器(flashmemory)，固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；所述存储器702还可以包括上述种类的存储器的组合。

所述处理器701可以是中央处理器701(centralprocessingunit，cpu)。在一个实施例中，所述处理器701还可以是图形处理器701(graphicsprocessingunit，gpu)。所述处理器701也可以是由cpu和gpu的组合。在所述电子设备中，可以根据需要包括多个cpu和gpu进行相应的根证书管理。在一个实施例中，所述存储器702用于存储程序指令。所述处理器701可以调用所述程序指令，实现如本申请实施例中上述涉及的各种方法。

在一个实施例中，所述电子设备的所述处理器701，调用所述存储器702中存储的程序指令，用于通过通信接口703接收目标数据上链请求，所述目标数据上链请求中携带有用户信息和数据关联图像；通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别所述数据关联图像，并基于识别结果确定所述数据关联图像对应的结构化数据；通过所述区块链网络中的共识节点对所述结构化数据进行共识验证；在所述共识验证通过后，将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述区块链网络对应的区块链中。

在一个实施例中，处理器701，具体用于从所述识别结果中获取所述数据关联图像对应目标对象的标识信息，通过通信接口703向所述区块链网络中的目标节点发送包括所述标识信息的票据数据请求，所述票据数据请求指示所述目标节点基于所述标识信息获取所述目标对象的对象数据，并返回所述目标对象的对象数据，通过通信接口703接收所述目标节点返回的所述对象数据，并基于所述对象数据确定所述数据关联图像对应的结构化数据，所述目标节点为所述区块链网络中与所述目标对象对应的业务关联的节点。

在一个实施例中，处理器701，还用于检测所述识别结果中是否包括预设关键信息；若检测到所述识别结果中未包括所述预设关键信息，则触发执行所述从所述识别结果中获取所述数据关联图像对应目标对象的标识信息的步骤。

在一个实施例中，处理器701，还用于通过通信接口703接收目标数据的关联操作请求，所述关联操作请求中包括所述数据关联图像对应目标对象的操作信息和处理系统信息，所述处理系统信息用于指示处理所述目标对象报销的目标处理系统；基于所述操作信息从区块链上获取与所述目标对象关联的结构化数据和用户信息；依照所述处理系统信息的指示确定所述目标处理系统；通过通信接口703将所述与目标对象关联的结构化数据和用户信息发送至所述目标处理系统，以便于所述目标处理系统对应的处理人员基于所述与目标对象关联的结构化数据和用户信息，对所述目标对象进行审核处理。

在一个实施例中，处理器701，还用于通过通信接口703接收所述目标处理系统发送的交易请求，所述交易请求为所述处理人员对所述目标对象的审核处理通过后，通过所述目标处理系统发送的，所述交易请求包括确认指示信息，所述确认指示信息包括虚拟资源转移量、所述关联操作请求对应请求用户的资产账户和接收方的资产账户；获取所述请求用户的资产账户和所述接收方的资产账户；从所述接收方的资产账户中转移所述虚拟资源转移量到所述请求用户的资产账户。

在一个实施例中，处理器701，还用于通过通信接口703接收所述目标处理系统发送的审核确认信息，所述审核确认信息用于指示处理人员对所述目标对象的审核处理通过；在所述区块链上对所述目标对象对应的结构化数据添加已失效标记。

在一个实施例中，处理器701，还具体用于从所述结构化数据中提取数据关联图像对应目标对象的接收方信息；从区块链上的多个区块中确定与所述接收方信息匹配的目标区块；将所述结构化数据和所述用户信息关联写入所述目标区块。

在本申请实施例中，所述处理器701的具体实现可参考前述各个附图所对应的实施例中相关内容的描述。

本申请实施例中，电子设备可以接收携带有用户信息和数据关联图像的目标数据上链请求，通过预部署的智能合约调用图像识别模型识别数据关联图像，并基于识别结果确定数据关联图像对应的结构化数据。进一步地，通过区块链网络中的共识节点对结构化数据进行共识验证，在共识验证通过后，将结构化数据和用户信息关联写入区块链网络对应的区块链中。一方面结合图像识别技术，有利于提高获取数据关联图像对应结构化数据的效率；另一方面，结合区块链的不可篡改性，在区块链上实现结构化数据的提取和存储，可以提高整个过程的透明性，防止结构化数据被篡改的问题，有利于提高所提取的结构化数据的准确性和可信度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所揭露的仅为本申请的局部实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或局部流程，并依本申请权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。