基于区块链网络的校园风险监测预警系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统，包括：风险认知模块，用于识别发生的校园食品风险隐患，对食品运输过程中运输链条中锁定隐患源头，形成初步在线风险评估，为校园食品安全风险提供数据参考，食品数据预警模块，用于从食品产地进行食品数据采集，经过物流转运过程食品运输车辆，转运时间进行关联指数判断，判断之后在每个区块链节点同步相应的判断数据。同步相应的判断数据。同步相应的判断数据。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链网络的校园风险监测预警系统


[0001]本专利技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统。

技术介绍

[0002]校园安全是社会稳定的头等大事，校园安全包含人身安全、食品安全和消防安全，这其中针对校园食品饮食卫生更是重中之重，其直接关系着在校学生的身体健康，针对校园食品安全已成为社会重点关注的问题，为了防止发生校园食品中毒事件或者食品传输过程中发生变质风险，这就需要从生产场地，运输物流，存放环境以及人员状况多方面入手进行源头追溯，从而及时发现食品被污染的节点，并有效进行预防操作，虽然传统方式中有采集生产地点以及人员工作信息等措施，但是获取的数据通常是线性的，并不是动态的和多元化的信息数据，无法对错综复杂的食品生产加工来源进行动态检测，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统。
[0004]为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统，包括：
[0005]风险认知模块，用于识别发生的校园食品风险隐患，对食品运输过程中运输链条中锁定隐患源头，形成初步在线风险评估，为校园食品安全风险提供数据参考，
[0006]食品数据预警模块，用于从食品产地进行食品数据采集，经过物流转运过程食品运输车辆，转运时间进行关联指数判断，判断之后在每个区块链节点同步相应的判断数据。
[0007]优选的，所述风险认知模块包括：
[0008]计算校园食品风险的决策认知模型B(
·
)过程；
[0009][0010]其中，k为正整数，l为食品运输定位结果数量，E(r
l
)为食品来源权重函数，Q(c
l
)为食品存放位置价值函数，D(w
l
)为食品运输轨迹强度函数。
[0011]优选的，所述食品数据获取模块包括：对食品的生产日期、条形码和生产原料进行录入采集，对不同原料产地的食品进行质检抽样，输入食品原料产地编码以及入库时间，记录固定隐患发生地点，为溯源食品产地提供前提，在食品产地对频繁进出的运输车辆进行定位追踪，设置车辆运行坐标(x，y)进行定位追踪，将坐标(x，y)作为运输车辆的基础位置点，对基础位置点设置运输车辆位置跟踪权重M，权重计算如下：
[0012][0013]其中，q为食品产地运输车辆动态变化参数，l(i,j)为运输车辆在食品产地装载次数i和运输车辆在食品产地装载时间j，λ为运输车辆有效工作次数判定阈值，m为正整数。
[0014]优选的，所述食品数据获取模块还包括：
[0015]通过权重M对运输车辆的来源进行条件设定，为了在进行质检抽样过程中能够发现食品产地存在食品变质提供数据参考，获取食品产地运输的食品分销的节点，针对运输装载次数i，以及搬运食品的人员数量N，通过追溯历史数据，将运输车辆和食品产地进行关联，判断中间节点是否发生食品损坏或者腐烂的风险，进行关联指数判断，
[0016]判断公式为
[0017]关联判断过程中，计算运输车辆行走最长距离的轨迹因子b
long
和最短距离的轨迹因子b
short
的差值，通过迭代因子z调节之后，得到运输车辆的运输轨迹差值信息，从而能够判断运输车辆运行场景，进而知晓运输车辆的运输时间成本，以及发生食品污染的风险概率，S(N)为运输车辆搬运食品工作人员N的过程函数，通过过程函数计算工作人员工作成本，K
i
为运输车辆在第i次运输中的里程值，Y为运输车辆里程校正因子。
[0018]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
[0019]针对风险判断经过前期认知判断，能够对风险进行初步评估，通过食品数据的预警操作进行关联指数判断，为校园食品风险提供数据参考。
[0020]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0021]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0022]图1是本专利技术总体示意图。
具体实施方式
[0023]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0024]如图1所示，本专利技术公开一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统，包括：
[0025]校园中学生的安全状态，通过对校园风险行为的行为决策，以及学生在外界活动过程中的数学期望进行环境影响判断，
[0026]风险认知模块，用于定义食品来源期望值r和食品存放位置期望值c，食品运输轨迹期望值w，为校园中食品放置决策起到辅助参考作用，实现校园风险行为产生监测预警的结果，
[0027]识别发生的隐患，对食品运输过程中运输链条中锁定隐患源头，形成初步在线风险评估，为校园食品安全风险提供数据参考，计算校园食品风险的决策认知模型B(
·
)过程；
[0028][0029]其中，k为正整数，l为食品运输定位结果数量，E(r
l
)为食品来源权重函数，Q(c
l
)为食品存放位置价值函数，D(w
l
)为食品运输轨迹强度函数；
[0030]通过认知模型能够对食品运输链条中的隐患位置进行初步提取，为校园食品风险的决策认知提供数据支持。
[0031]食品数据预警模块，用于从食品产地进行食品数据采集，经过物流转运过程食品运输车辆，转运时间进行关联指数判断；判断之后在每个区块链节点同步相应的判断数据。
[0032]食品数据筛选模块，用于食品产地和物流转运过程中通过食品污染概率判断进行食品污染的异常数据提取，并筛选出需要进行评分的食品安全数据；
[0033]食品安全评分模块，用于根据食品来源的综合数据，对食品进行安全评分，将评分结果发送到校园食品安全管理系统，从而为食品安全提供参考数据。
[0034]优选的，所述食品数据获取模块包括：对食品的生产日期、条形码和生产原料进行录入采集，对不同原料产地的食品进行质检抽样，输入食品原料产地编码以及入库时间，记录固定隐患发生地点，为溯源食品产地提供前提，在食品产地对频繁进出的运输车辆进行定位追踪，设置车辆运行坐标(x，y)进行定位追踪，将坐标(x，y)作为运输车辆的基础位置点，对基础位置点设置运输车辆位置跟踪权重M，权重计算如下：
[0035][0036]其中，q为食品产地运输车辆动态变化参数，l(i,j)为运输车辆在食品产地装载次数i和运输车辆在食品产地装载时间j，λ为运输车辆有效工作次数判定阈值，m为正整数，<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链网络的校园风险监测预警系统，其特征在于，包括：风险认知模块，用于识别发生的校园食品风险隐患，对食品运输过程中运输链条中锁定隐患源头，形成初步在线风险评估，为校园食品安全风险提供数据参考，食品数据预警模块，用于从食品产地进行食品数据采集，经过物流转运过程食品运输车辆，转运时间进行关联指数判断，判断之后在每个区块链节点同步相应的判断数据。2.根据权利要求1所述的基于区块链网络的校园风险监测预警系统，其特征在于，所述风险认知模块包括：计算校园食品风险的决策认知模型B(
·
)过程；其中，k为正整数，l为食品运输定位结果数量，E(r
l
)为食品来源权重函数，Q(c
l
)为食品存放位置价值函数，D(w
l
)为食品运输轨迹强度函数。3.根据权利要求1所述的基于区块链网络的校园风险监测预警系统，其特征在于，所述食品数据获取模块包括：对食品的生产日期、条形码和生产原料进行录入采集，对不同原料产地的食品进行质检抽样，输入食品原料产地编码以及入库时间，记录固定隐患发生地点，为溯源食品产地提供前提，在食品产地对频繁进出的运输车辆进行定位追踪，设置车辆运行坐标(x，y)进行定位追踪，将坐标(x，y)作为运输车辆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭昌壘，段军，
申请(专利权)人：中安链科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：