基于区块链的农产品供应链可信追溯信息模型构建与原型系统验证

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871525
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1303.农业生物系统工程学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The agricultural product supply chain from "farm to plate" has such features as significant span in time and space and many concerned companies. It will cause many problems such as discontinuous tracking chain and unauthorized traceability information modification. Due to these problems, consumers now don’t trust in traceability information that they access through internet. So, the external agricultural products supply chain traceability based on block chain has become the key to solve the problems, which ensure traceability data authenticity and validity. The project aims to establish a credible traceability chain for agricultural products supply chain, including establish a traceability information model and technical framework for agricultural product block chain. Firstly the structure of traceability record based on Merkle tree algorithm is designed. The method of data storage and data link based on time stamp is constructed. Fundamentally, it ensures that the agricultural products traceability records cannot be tampered and faked. In the second part, The algorithm of public key/private key authentication of SM2 to solve the authenticity of the tracing responsibility body and the effectiveness of the information delivery. Based on the above research, PBFT algorithm for agricultural product traceability chain block efficient consensus mechanism will be designed for solving the problem of distributed track record consistency. Finally, an external traceability prototype system which takes brand agricultural products "Wuchang rice" as an example will be shown to verify the accuracy of the system monitoring the quantity changes in the supply chain. The traceability system theory and framework for agricultural products supply chain will be reconfigured in this project. And it will establish a credible foundation for traceability system in agricultural products supply chain.
从“农田到餐桌”的农产品供应链因时空跨度大、责任主体繁多,极易造成信息跟踪断链、信息被篡改等问题,消费者对追溯信息的真实性产生信任危机,基于区块链技术建立农产品追溯模型与系统成为解决问题的关键。本项目以解决农产品供应链可信追溯为切入点,构建农产品追溯区块链信息模型与技术框架。首先突破农产品追溯区块链数据模型,设计基于Merkle树的追溯记录结构,建立基于时间戳的链式追溯数据存储与链接方式,保证农产品追溯记录的不可篡改和不可伪造;在此基础上研究基于国密算法SM2的公钥/私钥身份认证方法,解决追溯责任主体的真实性和信息递的有效性;突破基于拜占庭容算法PBFT的农产品追溯区块链高效共识机制,解决分布式追溯记录一致性;最后拟以五常大米为例,建立基于区块链的外部追溯原型系统,并验证系统监控流通量变化的准确性。项目研究可重构农产品供应链追溯理论和技术框架,为建立可信的农产品供应链追溯奠定基础。

结项摘要

从“农田到餐桌”的农产品供应链因时空跨度大、责任主体繁多,极易造成信息跟踪断链、信息被篡改等问题,导致消费者对追溯信息的真实性产生信任危机。针对区块链追溯数据存储压力大,效率低问题,分析了供应链各环节关键数据,建立了基于Merkle树的农产品供应链追溯区块链模型,在此基础上,构建了“数据库+区块链”的链上链下追溯信息双存储结构,测试结果表明,当区块链追溯记录达到11万条,批次追溯记录为400时,相比传统的基于主键的查询方法,查询效率提高了70.56%;针对区块链追溯数据安全隐私保护和安全共享问题,研究了供应链追溯信息保护模型,构建了区块链追溯节点授权保护模型,建立了基于聚合签名算法的身份认证方法,测试结果表明,身份认证方法扩散性测试密文平均改变率为82.53%,相关性测试密文平均改变率为82.39%,具备较高的安全性与混淆性,解决了区块链隐私数据安全共享问题,提高了企业隐私数据的安全性;针对区块链追溯系统共识效率低和监管不透明的问题,改进了实用拜占庭容错算法,研究了区块链多链追溯监管方法,构建了面向追溯主体、追溯环节、追溯监管的区块链追溯系统监管模型,解决了区块链技术在供应链追溯中面临的监管合规、数据追溯和隐私保护等问题,提高了追溯系统的安全性,测试结果表明,系统吞吐量可达2500TPS;基于Hyperledger Fabric联盟区块链开发部署了农产品供应链区块链追溯系统(农信链),并在大米、小麦、杂粮、果蔬、畜禽、水产等多品类农产品追溯领域进行了探索应用,并已生成154613个区块,为农产品区块链可信追溯探明了方向。.项目申请发明专利11项,获得发明专利授权3项,发表学术论文15篇,其中SCI/EI论文11篇,获得软件著作权登记3项。通过项目执行,率先构建了基于区块链的农产品追溯模型,解决了农产品供应链追溯信息可信度低的问题,为建立可信的农产品供应链追溯奠定了基础;另一方面,本研究重构了目前农产品追溯的理论技术框架,具有广阔的推广应用前景。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(11)
基于主从多链的水产品区块链溯源信息管理系统设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    渔业现代化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李梦琪;杨信廷;徐大明;于华竟;孙传恒
  • 通讯作者:
    孙传恒
农业元宇宙:关键技术、应用情景、 挑战与展望
  • DOI:
    10.12133/j.smartag.sa202206006
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    智慧农业(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈枫;孙传恒;邢斌;罗娜;刘海深
  • 通讯作者:
    刘海深
Streamlining Traceability Data Generation in Apple Production Using Integral Management with Machine-to-Machine Connections
使用集成管理和机器对机器连接简化 Apple 生产中的可追溯性数据生成
  • DOI:
    10.3390/agronomy12040921
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
    Agronomy
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jing Xie;Chunxu Wan;Alfredo Tolón Becerra;Ming Li
  • 通讯作者:
    Ming Li
基于区块链的水稻供应链溯源信息保护模型研究
  • DOI:
    10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.036
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于合龙;陈邦越;徐大明;杨信廷;孙传恒
  • 通讯作者:
    孙传恒
基于区块链的畜牧养殖资产监管身份认证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨信廷;王杰伟;邢斌;罗娜;于华竟;孙传恒
  • 通讯作者:
    孙传恒

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其他文献

红外传感器与机器视觉融合的果园性诱害虫识别及计数方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王以忠;李明;孙传恒;杨信廷
  • 通讯作者:
    杨信廷
基于姿态描述的果园靶标害虫自动识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈梅香;李明;孙传恒;杜尚丰
  • 通讯作者:
    杜尚丰
基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱建平;孙传恒;杜尚丰;陈梅香
  • 通讯作者:
    陈梅香
Logistic回归模型及其在昆虫学中
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    昆虫知识,2004,41(6):599~602
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙传恒;唐启义
  • 通讯作者:
    唐启义
Automatic individual identification of Holstein dairy cow using tailhead images
利用尾头图像自动识别荷斯坦奶牛个体
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Computers and Electronics in Agriculture
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    李文勇;吉增涛;王琳;孙传恒;杨信廷
  • 通讯作者:
    杨信廷

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

孙传恒的其他基金

基于多姿态模板匹配的果树性诱靶标害虫识别模型与计数方法研究
  • 批准号:
    31301238
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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