(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211497329.4 (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人 广东邦盛北斗农业科技有限公司 地址 528325 广东省佛山市顺德区杏坛镇 德富路68号顺德智创园4号楼11楼之 六 (72)发明人 邓维爱　吴铭基　叶师曈　彭文斌　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 王洪江 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G16Y 10/05(2020.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 基于人工智能的农产品溯源数据处理方法 及云平台 (57)摘要 本发明涉及农产品溯源 数据处理技术领域， 涉及一种基于人工智能的农产品溯源数据处理 方法及云平台。 该方法包括： 首先接收携带用户 身份标识的农产品溯源指示； 在农产品溯源指示 通过农产品溯源指示来源校验模型的验证的情 况下， 解析用户身份标识， 获得服务器身份码、 数 据库身份码与溯源唯一凭据， 并确定出对应的第 一溯源云服务器和第一溯源设备； 然后将数据库 身份码发送至第一溯源设备后并根据溯源唯一 凭据确定并抽取对应的农产品溯源 数据； 根据农 产品溯源数据， 对农产品溯源指示进行反馈。 本 发明结合了服务器身份码、 数据库身份码与溯源 唯一凭据， 能够为用户提供准确的农产品溯源数 据的基础上， 保证了农产品溯源数据的安全问 题。 权利要求书4页 说明书15页 附图2页 CN 115526551 A 2022.12.27 CN 115526551 A 1.一种基于人工智能的农产品溯源数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 接收携带用户身份标识的农产品溯源指示； 在农产品溯源数据被集中存储至农产品溯 源系统的第一溯源云服务器所维护的第一农产品溯源数据库的农产品溯源数据知识图谱 的情况下， 所述用户身份标识是所述第一溯源云服务器对所述农产品溯源数据进行归档 后， 根据所述第一溯源云服务器的服务器身份码、 所述第一农产品溯源数据库的数据库身 份码以及所述归档所需的与所述农产品溯源数据对应的溯源唯一凭据生成的； 在所述农产品溯源指示通过预先训练的农产品溯源指示来源校验模型的验证的情况 下， 解析所述用户身份标识， 获得所述服务器身份码、 所述数据库身份码与所述溯源唯一 凭 据； 从所述农产品溯源系统包括的多个溯源云服务器中， 确定所述服务器身份码所对应的 第一溯源云服 务器； 将所述溯源唯一凭据发送至对应于所述第一溯源云服 务器的第一溯源设备； 接收所述第 一溯源设备根据 所述溯源唯一凭据， 在所述第 一溯源云服务器已归档的农 产品溯源数据中确定并抽取的与所述溯源唯一凭据对应的农产品溯源数据； 根据所述第一溯源设备抽取的所述农产品溯源数据， 对所述农产品溯源指示进行反 馈。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 接收安全管理设备发送的所述农产品溯源数据； 在所述农产品溯源系统中确定用于对所述农产品溯源数据进行归档的第一溯源云服 务器； 确定对所述农产品溯源数据进行归档所使用的归档策略； 按所述归档策略对所述农产品溯源数据进行处 理后， 得到处 理农产品溯源数据； 使用所述安全管理设备的安全码对所述处理农产品溯源数据进行加密， 并将加密后的 所述处理农产品溯源数据发送至所述第一溯源云服 务器； 在所述第一溯源云服务器将所述农产品溯源数据的溯源信息摘要作为所述农产品溯 源数据的溯源唯一凭据并根据所述溯源信息摘要与所述农产品溯源数据的匹配状况对所 述农产品溯源数据进 行归档后， 接收所述第一溯源云服务器对所述农产品溯源数据归档后 抽取的响应指示； 从所述响应指示中获取 所述第一溯源云服 务器的服 务器身份码与所述溯源信息摘要； 根据所述第一溯源云服务器的服务器身份码和所述溯源信息摘要生成所述农产品溯 源数据对应的用户身份标识； 所述方法还 包括： 从所述响应指示中获取溯源时效信 息； 所述溯源时效信 息是包括所述农产品溯源数据 的农产品溯源数据知识图谱在 归档时所用的第一农产品溯源数据库中的时效信息； 所述第 一农产品溯源数据库包括多个农产品溯源数据知识图谱； 将所述溯源时效信息抽取 给所述第一溯源云服 务器； 接收所述第一溯源云服务器根据所述溯源时效信息确定所述第一农产品溯源数据库 中包括所述农产品溯源数据的农产品溯源数据知识图谱后抽取的时效参数； 所述时效参数 包括所述农产品溯源数据的归档时间和可参 考时限；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115526551 A 2所述根据所述第一溯源云服务器的服务器身份码和所述溯源信息摘要生成所述农产 品溯源数据对应的用户身份标识， 包括： 根据所述第 一溯源云服务器的服务器身份码、 所述溯源信 息摘要和所述 时效参数生成 所述农产品溯源数据对应的用户身份标识。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述农产品溯源指示来源校验模型包括特 征提取网络和特征比较网络； 所述农产品溯源指示来源校验模型是通过以下方式获取 的， 包括： 获取样本指示来源、 样本溯源指示的样本指示信息、 以及所述样本溯源指示与所述样 本指示来源的配对关系； 通过所述特征提取网络对所述样本指示来源和所述样本指示信息进行特征抽取并组 合， 得到根据所述样本溯源指示认可所述样本指示来源的来源认可度， 并根据所述来源认 可度和所述配对关系确定第一模型超参 量的值； 通过所述特征比较网络对所述样本指示来源和所述样本指示信 息进行内容匹配操作， 以确定所述样本溯源指示与所述样本指示来源的关联程度， 以根据所述关联程度和所述配 对关系确定第二模型超参 量的值； 根据所述第一模型超参量的值和所述第二模型超参量的值完成对所述农产品溯源指 示来源校验 模型的训练。 4.根据权利要求3所述方法， 其特征在于， 所述农产品溯源指示来源校验模型还包括第 一网络结构； 其中， 所述方法还 包括： 通过所述第一网络结构对所述样本指示来源和所述样本指示信息分别执行标准化操 作， 以生成样本指示 来源标准数据和样本指示信息标准数据； 其中， 通过所述特征提取网络对所述样本指示来源和所述样本指示信 息进行特征抽取 并组合， 得到根据所述样本溯源指示认可 所述样本指示 来源的来源认可度， 包括： 确定所述样本指示信息标准数据相对于所述样本指示 来源标准数据的Sigmo id参量； 通过所述Sigmoid参量对所述样本指示信息标准数据进行权重分配， 以获得参考样本 指示信息标准数据； 对所述参考样本指示信 息标准数据和所述样本指示来源标准数据进行向量化并融合， 以确定样本指示融合数据； 对所述样本指示融合数据进行多次Sigmoid函数运算， 得到根据所述样本溯源指示认 可所述样本指示 来源的来源认可度； 其中， 通过所述特征比较网络对所述样本指示来源和所述样本指示信 息进行内容匹配 操作， 包括： 通过所述特征比较网络对所述样本指示来源标准数据和所述样本指示信息标准数据 进行匹配操作， 以确定所述样本溯源指示与所述样本指示 来源的关联程度； 所述通过所述特征比较网络对所述样本指示来源标准数据和所述样本指示信息标准 数据进行匹配操作， 以确定所述样本溯源指示与所述样本指示 来源的关联程度， 包括： 获取所述样本溯源指示的样本溯源指示结构信息； 通过所述第 一网络结构对所述样本溯源指示结构信 息进行处理， 以获得样本溯源指示 结构信息关键数据；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115526551 A 3