基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，包括：视觉识别模块，用于通过AI视觉识别技术识别食品种类，获取食品信息；溯源模块，与所述视觉识别模块连接，用于通过区块链网络追溯食品来源，获得食品的质检结果；可视化模块，与所述视觉识别模块连接，用于呈现所述食品信息、食品的质检结果。识图、追溯、可视化三部分构建一个完整的食品安全溯源系统，可完成对食品安全信息掌控，追踪食品源头，减少食品安全问题的发生，具有操作简单方便、数据来源安全可靠、呈现效果清晰明了的特点以及广泛的技术和商业应用价值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统


[0001]本专利技术属于食品安全
，特别是涉及一种基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统。

技术介绍

[0002]食品溯源系统能够标识食品来源，提供其从生产到餐桌全过程中的详细信息。一旦发生了食品安全意外事件，通过食品溯源系统可以快速准确地定位到发生问题环节，明确责任主体，及时召回问题食品，遏制问题蔓延势头，这是解决目前食品安全窘迫现状的有效方法之一。
[0003]食品质量安全涉及原材料供应商、食品加工商、物流服务商、品牌方、等多个独立的行为主体，涉及加工原材料采购、生产、物流到零售等供应链各个业务环节，因此，做好食品安全管理需要建立一套多方参与全流程管理的食品安全管理体系，这一体系需具备以下特征：
[0004](1)覆盖所有业务环节，所有业务环节的业务执行合规可控；
[0005](2)每个业务环节能够提供真实可信的业务凭据和业务执行记录；
[0006](3)能够迅速定位质量安全事故发生的环节，事故责任认定有据可查；
[0007](4)能够不断优化提升。
[0008]因此需要一种安全性好、稳定性强、操作方便、工作效率和开放性高的食品安全溯源系统。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的是提供一种基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，以解决上述现有技术存在的问题。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，包括：
[0011]视觉识别模块，用于通过AI视觉识别技术识别食品种类，获取食品信息；
[0012]溯源模块，与所述视觉识别模块连接，用于通过区块链网络追溯食品来源，获得食品的质检结果；
[0013]可视化模块，与所述视觉识别模块连接，用于呈现所述食品信息、食品的质检结果。
[0014]优选地，所述视觉识别模块包括信息采集单元，所述信息采集单元包括AI算法芯片和高分辨率摄像头，所述高分辨率摄像头与所述AI算法芯片电性相连，所述高分辨率摄像头获取食品的图片，传送至所述AI算法芯片进行信息处理，获得图像数据集。
[0015]优选地，所述视觉识别模块还包括：
[0016]模型训练单元，与所述数据采集单元连接，用于通过图像数据集训练初始深层卷积神经网络，获得目标深层卷积神经网络；
[0017]图像识别单元，与所述模型训练单元连接，用于将待测食品输入到所述目标卷积神经网络，识别所述待测食品种类，获取待测食品信息。
[0018]优选地，所述溯源模块包括：
[0019]数据采集单元，用于采集食品生产环节、食品经营环节、食品检测环节、食品监管环节的各个环节节点发送的数据，生成节点数据；
[0020]数据传输单元，用于接收食品生产环节、食品经营环节、食品检测环节、食品监管环节生成的相关食品数据，获得上链数据；
[0021]数据存储单元，与所述数据采集单元、数据接收单元连接，用于通过区块链网络的共享账本存储所述节点数据、上链数据，为所述溯源模块提供数据支撑；
[0022]食品溯源单元，与所述数据存储单元连接，用于通过各个节点对区块链网络中的数据实时监控，通过层层对账找到问题环节。
[0023]优选地，将所述区块链网络中不同职能的参与者设为节点，每个所述节点拥有一个公钥和私钥，所述公钥向所述区块链网络中所有所述参与者公开，所述私钥作为验证身份与信息的关键，所述区块链网络中不同职能的所述参与者享有不同的权限，所述权限取决于所述参与者在供应链中的角色与职能。
[0024]优选地，所述区块链网络中写入智能合约，规定各个节点只有在取得其他节点的同意时才能对不符合要求的上链数据进行修改。
[0025]优选地，所述可视化模块用于通过采用建模和渲染的方法，把食品数据映射成食物的几何图元，用以可视化呈现食品信息。
[0026]优选地，所述可视化模块包括图形工作站和超级可视化计算机；
[0027]所述图形工作站，用于实现图形的处理、窗口的管理，可配置大容量的内存和硬盘；
[0028]所述超级可视化计算机，用于可视化呈现食品信息。
[0029]本专利技术的技术效果为：
[0030](1)本专利技术利用的AI视觉识别技术相较于传统识别技术识别精度更高，而且通过识别可获得食品种类及食品营养信息等食品相关信息，扩大了信息识别的范围；
[0031](2)区块链技术手段建立联通食品供应链上下游所有参与主体食品质量安全数据体系，多方参与者通过质量安全管理体系共同维护食品安全溯源数据资源及共享账本，对食品流转进行全程跟踪，在此基础上实现对每个涉及食品安全的节点实时全面管控，以达到安全性好、稳定性强、操作方便、工作效率和开放性高的优点；
[0032](3)本专利技术通过AI视觉识别技术识图、区块链技术追溯、可视化三部分构建一个完整的食品安全溯源系统，可完成对食品安全信息掌控，追踪食品源头，减少食品安全问题的发生，具有操作简单方便、数据来源安全可靠、呈现效果清晰明了特点以及广泛的技术和商业应用价值。
附图说明
[0033]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0034]图1为本专利技术实施例中的系统结构示意图；
[0035]图2为本专利技术实施例中的食品安全可视化流程的示意图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0038]实施例一
[0039]如图1
‑
2所示，本实施例中提供一种基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，包括：
[0040]视觉识别模块，用于通过AI视觉识别技术识别食品种类，获取食品信息。
[0041]进一步的，视觉识别模块包括信息采集单元，信息采集单元包括AI 算法芯片和高分辨率摄像头，高分辨率摄像头与AI算法芯片电性相连，高分辨率摄像头获取食品的图片，传送至AI算法芯片进行信息处理，获得图像数据集。
[0042]AI算法芯片是一款基于AI视觉识别食品技术专项研发的AI算法芯片，实现毫秒级的响应速度减少了用户等待的时间，带来更好的自助体验。 AI算法芯片对待识别食品的图片信息进行特征信息识别，特征信息识别包括不同的形状大小、不同的外观、不同的颜色深浅、不同的光亮度、对不同的识别内容进行分类，拥有越多对应的特征信息，在识别对比时就越准确。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，其特征在于，包括：视觉识别模块，用于通过AI视觉识别技术识别食品种类，获取食品信息；溯源模块，与所述视觉识别模块连接，用于通过区块链网络追溯食品来源，获得食品的质检结果；可视化模块，与所述视觉识别模块连接，用于呈现所述食品信息、食品的质检结果。2.根据权利要求1所述的基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，其特征在于，所述视觉识别模块包括信息采集单元，所述信息采集单元包括AI算法芯片和高分辨率摄像头，所述高分辨率摄像头与所述AI算法芯片电性相连，所述高分辨率摄像头获取食品的图片，传送至所述AI算法芯片进行信息处理，获得图像数据集。3.根据权利要求2所述的基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，其特征在于，所述视觉识别模块还包括：模型训练单元，与所述数据采集单元连接，用于通过图像数据集训练初始卷积神经网络，获得目标卷积神经网络；图像识别单元，与所述模型训练单元连接，用于将待测食品输入到所述目标卷积神经网络，识别所述待测食品种类，获取待测食品信息。4.根据权利要求1所述的基于AI视觉识别和区块链技术的食品安全可视化系统，其特征在于，所述溯源模块包括：数据采集单元，用于采集食品生产环节、食品经营环节、食品检测环节、食品监管环节的各个环节节点发送的数据，生成节点数据；数据传输单元，用于接收食品生产环节、食品经营环节、食品检测环节、食品监管环节生成的相关食品数据，获得上...

【专利技术属性】
技术研发人员：周云飞，刘婷，杨梓童，杨梦凡，魏雪，
申请(专利权)人：西安财经大学，
类型：发明
国别省市：