基于RFID分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法与流程

基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法
技术领域
1.本发明涉及产品防伪追溯系统技术领域，具体地说，涉及基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法。


背景技术：

2.rfid电子标签是一种突破性的技术：第一，可以识别单个的非常具体的物体，而不是像条形码那样只能识别一类物体，第二，其采用无线电射频，可以透过外部材料读取数据，而条形码必须靠激光来读取信息，第三，可以同时对多个物体进行识读，而条形码只能一个一个地读，此外，储存的信息量也非常大，所以现有技术中，经常采用rfid标签贴附在商品上，对商品进行扫描追踪，但是商品众多，对于每个商品进行追踪是需要很大的数据处理工程。
3.现有技术中，公开号为cn111553708a的专利文件公开了一种rfid标签追溯方法及系统，该方法和系统对在生产中贴附在商品上的rfid标签可以起到记录追溯的作用，当商品在运输或者被购买后，标签被扫描后都可以在云平台对商品的信息进行更新，并且，获取标签信息后可以在云平台建立的数据库中对标签进行查找匹配，从事实现商品的防伪功能，但是上述追溯方法在货品流通和运输环节，不能对货品质量、表面良品度、重量等数据进行层层监测分析，因而在出现损毁品或仿冒品时，不能够精确防伪与溯源，同时现有方法在货品流通和运输环节中容易因人为篡改数据出现仿冒品，继而不利于产品防伪与溯源的有效进行，基于此，本发明提供了基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。


技术实现要素：

4.（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法，本发明利用随机码标记方法、节点标记方法、运销复检等方法，使本方法能够利用rfid分布式标签高效完成货品的溯源追溯与防伪验证作业，且本方法在货品流通阶段，能够逐级标记与防伪校验。
5.（二）技术方案本为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法所采用的技术方案是：该方法包括以下步骤：ss001、系统架设，在货品的生产平台中架设采集端，货品运输平台的每一运输节点和销售平台中的每一销售节点均独立架设检验端，生产平台通过管理平台对检验端所用设备进行授权验证与设备管理，生产平台、采集端和检验端的数据输出端均采用通信模块与外部云服务器数据通信，云服务器所获取的数据实时存储至数据库，数据库中所存储的数据经由大数据平台处理并被生产平台、运输平台和销售平台依权限调取，防伪平台依照授权验证对数据库中的数据读取匹配，查询终端可通过web连接、4g、5g或wifi连接方式向
防伪平台中输入查询码或查询指令；ss002、出厂采集，采集端和检验端中均安设多种对货品的标识或编码设备，采集端和检修端中的设备分别为rfid读写器、称重传感器、深度摄像头和条码扫描器，生产平台产出货品后，条码生成器产出一条形码，该条形码带有唯一特征编码信息并原始标记为qra，同时生产平台产出一rfid标签，并被采集端的rfid读写器写入唯一特征信息，该写入的原始信息被标记为rda，该条形码与rfid标签集成为一体并布设于产品端的表面，随后，称重传感器对该货品进行称重，称重的原始数据被标记为cza，深度摄像头采集货品的三维原始图像或三视图，该三维图像和三视图出厂数据被标记为sda，上述数据获取完毕后，qra、rda、cza和sda同步上传至数据库中的生产数据分库，生产数据分库获取上述数据后，对qra、rda、cza和sda进行数据绑定与统一归档；ss003、运销复检，当货品到达运输平台的每一运输节点和销售平台的每一节点时，该节点内的采集端设备均对货品进行复检，当到达第一运输节点时，条形码扫描息标记为qr1、rfid标签信息被标记为rd1、称重数据信息被标记为cz1、三维图像和三视图信息被标记为sd1，当到达下一运输节点时，形码扫描息标记为qr2、rfid标签信息被标记为rd2、称重数据被标记为cz2、三维图像和三视图信息被标记为sd2，依此类推，货品每到达一节点，该节点内的信息条形码扫描息、rfid标签信息、称重数据信息和三维图像和三视图信息均与上一节点内的信息进行匹配差计算和数据库的同步归档及数据绑定；ss004、匹配差计算，匹配差计算时，依照以下规则：当qrn与qr
n+1
的数据不一致时，检验端产生qw信号；当rdn与rd
n+1
的数据不一致时，检验端产生rw信号；当sdn与sd
n+1
的画面匹配度不高于设置匹配阈值ws时，检验端产生sw信号；当czn与cz
n+1
的数据差高于设定阈值wc时，检验端产生cw信号；当qrn、rdn、sdn、czn数据绑定对应关系不匹配时，检测端产生fw信号；当qw信号或rw信号或sw信号或cw信号或fw信号产生时，该节点内的货品首先被授权人员依权复验或维护，复验标记或维护为合格后，该货品继续向下一节点流通，复检标记及维护被rfid读写器写入货品的rfid标签中，复验标记为不合格时，该节点和下一节点对上述两节点内的流通管理人员进行依则追溯，并退出货品流通链或返厂重新出厂，且qw信号、rw信号、sw信号、cw信号、fw信号产生时，上述信号被同步上传至云服务器；ss005、节点标记，货品在每一节点流通时，该节点内的rfid读写器均在货品的rfid标签中写入该节点的唯一编码信息和备注标信息，且货品在每一节点流通时，该节点内产生的复检数据均通过通信模块上传至云服务器，当rfid中所存储的节点编码信息缺少或不能依序排布时，货品退出货品流通链或返厂重新出厂；ss006、随机码标记，货品售出前，货品售出方依据货品rfid编码向生产平台搭设的服务器中请求一随机附属编码.该附属编码与rfid编码及其它对应数据绑定为一体并上传至数据库，当请求的rfid编码不存在生产平台的数据库中时，生产平台对售出方进行标记，当请求的rfid编码存在于生产平台的数控库时，随机编码生成并以待后续防伪查询；ss007、防伪追溯，当需要进行防伪查询时，查询方输入货品上条形码所对应的唯一特征编码，该编码被输入后，云服务器向查询方实时显示生产平台和运输平台中产生的每一qr、rd、sd和cz数据，查询方通过对上述数据验证，从而对货品进行防伪验证和货源追
溯，当所查询的随机码未与货品的其它绑定信息匹配时，防伪平台即判断为仿品，查询方查询时，可在查询平台进行仿品举报和溯源举报，查询方查询时，查询平台自动记录查询方的ip地址、查询端口、查询方式、查询数据、举报数据和溯源数据，上述查询方所产生的数据经由数据库备份；ss008、数据回馈，大数据平台依据数据处理算法，对数据库内的数据进行分析，以得出货品的流通分布趋势、货品分散地、货品分散量、货品运输轨迹、节点管理优劣、货品流通折损率、仿冒品增长数量和数量趋势、仿冒品分布区域、货品认同度，大数据平台所产生的上述数据实时反馈至生产平台。
6.作为优选方案，所述采集端和检验端均搭配有中控主机，中控主机的内部内置有图像识别软件，图像识别软件通过图像处理算法以计算原始图像与对比图像的画面匹配度，画面匹配度的满值为100%。
7.作为优选方案，所述ss004步骤中的匹配阈值ws为95%。
8.作为优选方案，所述管理平台由生产平台进行运维作业，所述管理平台对采集端和检验端中的采集设备或检验设备进行授权验证、定期校验、防篡改检测和系统维护，所述采集端和检修端中采集设备或检修设备操作时均需运维人员人脸和指纹同步验证，上述设备所产生的授权验证数据、操作记录均由管理平台进行数据备份和数据存储。
9.作为优选方案，所述rfid读写器内置读写加密算法。
10.作为优选方案，所述ss004步骤中设定阈值wc的计算公式为：wc＝cz1/300。
11.（三）有益效果与现有技术相比，本发明提供了基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法，具备以下有益效果1、本发明利用随机码标记方法、节点标记方法、运销复检等方法，使本方法能够利用rfid分布式标签高效完成货品的溯源追溯与防伪验证作业，且本方法在货品流通阶段，能够逐级标记与防伪校验，通过上述层层校验功能的实现，从而有效降低各个环节下因人为篡改或流通程序造成的仿品仿冒和仿品流通现象，且本方法在货品流通时，能够层层标记，继而有助于货品流通的精准化追溯。
12.2、本发明利用大数据平台能够在产品溯源和流通过程中对数据库内的数据进行分析，数据库通过对ip地址记录、节点位置记录以得出货品的流通分布趋势、货品分散地和货品运输轨迹，通过计算随机码的生成量以计算货品的分散量，通过计算某一节点内qw信号或rw信号或sw信号或cw信号或fw信号的产出总量以计算某一指定节点的管理优劣、继而能够对该节点进行管理优化；且通过对上述异常信号判断，能够有效计算每一节点下的货品流通折损率；通过计算无效码在查询平台上的输入增长量可计算仿冒品增长数量和数量趋势；通过计算无线码输入时查询方的ip地址可查询仿冒品分布区域；通过计算防伪查询总量与货物出货总量的比值，继而可计算市场对本装置的货品认同度，大数据平台所产生的上述数据实时反馈至生产平台，生产平台依据上述数据以调整生产平台的产量、品牌策略、销售策略及仿冒品纠察和维权强度；通过上述技术效果的实现，从而有利于生产平台进行精准化生产管理。
附图说明
13.图1为本发明基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法所用系统的系统框图；图2为本发明采集端和检验端的系统框图；图3为本发明产品端的系统框图；图4为本发明基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法的流程结构示意图。
具体实施方式
14.下面结合具体实施例和说明书附图对本发明做进一步阐述和说明：请参阅图1-4，本发明：基于rfid分布式基于大数据平台的物联网防伪与追溯的方法所采用的技术方案是：该方法包括以下步骤：ss001、系统架设，在货品的生产平台中架设采集端，货品运输平台的每一运输节点和销售平台中的每一销售节点均独立架设检验端，生产平台通过管理平台对检验端所用设备进行授权验证与设备管理；管理平台由生产平台进行运维作业，管理平台对采集端和检验端中的采集设备或检验设备进行授权验证、定期校验、防篡改检测和系统维护，采集端和检修端中采集设备或检修设备操作时均需运维人员人脸和指纹同步验证，上述设备所产生的授权验证数据、操作记录均由管理平台进行数据备份和数据存储；生产平台、采集端和检验端的数据输出端均采用通信模块与外部云服务器数据通信，云服务器所获取的数据实时存储至数据库，数据存储时，云服务器对输入数据库中的数据进行加密处理，并进行数据归档、归类和数据备份；数据库中所存储的数据经由大数据平台处理并被生产平台、运输平台和销售平台依权限调取；生产平台、运输平台和销售平台所能调取的数据范围和数据类型不同，生产平台、运输平台和销售平台在进行数据调取时，均需经过授权验证和操作记录备份，继而以保证数据库的安全性及有效性；防伪平台依照授权验证对数据库中的数据读取匹配，查询终端可通过web连接、4g、5g或wifi连接方式向防伪平台中输入查询码或查询指令；ss002、出厂采集，采集端和检验端中均安设多种对货品的标识或编码设备，采集端和检修端中的设备分别为rfid读写器、称重传感器、深度摄像头和条码扫描器；rfid读写器设置的作用在于对rfid标签进行信息的读写操作，rfid读写器的型号为jt-rj300，rfid读写器内置读写加密算法；称重传感器设置的作用在于对货品进行重量的称取作业，称重传感器的型号可选为jhbm-7；条码扫描器设置的作用在于实时扫描条码上的条码信息，条码扫描器的型号为n-7120s；深度摄像头的型号可选为3d体感摄像头astra pro 3d，深度摄像头可采集货品的三维数据和三维规格；生产平台产出货品后，条码生成器产出一条形码，该条形码带有唯一特征编码信息并原始标记为qra，同时生产平台产出一rfid标签，并被采集端的rfid读写器写入唯一特
征信息，该写入的原始信息被标记为rda，该条形码与rfid标签集成为一体并布设于产品端的表面，随后，称重传感器对该货品进行称重，称重的原始数据被标记为cza，深度摄像头采集货品的三维原始图像或三视图，该三维图像和三视图出厂数据被标记为sda，上述数据获取完毕后，qra、rda、cza和sda同步上传至数据库中的生产数据分库，生产数据分库获取上述数据后，对qra、rda、cza和sda进行数据绑定与统一归档；采集端和检验端均搭配有中控主机，中控主机的内部内置有图像识别软件，图像识别软件通过图像处理算法以计算原始图像与对比图像的画面匹配度，画面匹配度的满值为100%；ss003、运销复检，当货品到达运输平台的每一运输节点和销售平台的每一节点时，该节点内的采集端设备均对货品进行复检，当到达第一运输节点时，条形码扫描息标记为qr1、rfid标签信息被标记为rd1、称重数据信息被标记为cz1、三维图像和三视图信息被标记为sd1，当到达下一运输节点时，形码扫描息标记为qr2、rfid标签信息被标记为rd2、称重数据被标记为cz2、三维图像和三视图信息被标记为sd2，依此类推，货品每到达一节点，该节点内的信息条形码扫描息、rfid标签信息、称重数据信息和三维图像和三视图信息均与上一节点内的信息进行匹配差计算和数据库的同步归档及数据绑定；ss004、匹配差计算，匹配差计算时，依照以下规则：当qrn与qr
n+1
的数据不一致时，检验端产生qw信号；当rdn与rd
n+1
的数据不一致时，检验端产生rw信号；当sdn与sd
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的画面匹配度不高于设置匹配阈值ws时，检验端产生sw信号；ss004步骤中的匹配阈值ws为95%；当czn与cz
n+1
的数据差高于设定阈值wc时，检验端产生cw信号；wc＝cz1/300若cz1为300kg时，则wc＝300/300＝1wc值即为1kg；当qrn、rdn、sdn、czn数据绑定对应关系不匹配时，检测端产生fw信号；当qw信号或rw信号或sw信号或cw信号或fw信号产生时，该节点内的货品首先被授权人员依权复验或维护，复验标记或维护为合格后，该货品继续向下一节点流通，复检标记及维护被rfid读写器写入货品的rfid标签中，复验标记为不合格时，该节点和下一节点对上述两节点内的流通管理人员进行依则追溯，并退出货品流通链或返厂重新出厂，且qw信号、rw信号、sw信号、cw信号、fw信号产生时，上述信号被同步上传至云服务器；在返厂阶段，生产平台依据报警信息类型对货品进行对应性处理；ss005、节点标记，货品在每一节点流通时，该节点内的rfid读写器均在货品的rfid标签中写入该节点的唯一编码信息和备注标信息，且货品在每一节点流通时，该节点内产生的复检数据均通过通信模块上传至云服务器，当rfid中所存储的节点编码信息缺少或不能依序排布时，货品退出货品流通链或返厂重新出厂；ss006、随机码标记，货品售出前，货品售出方依据货品rfid编码向生产平台搭设的服务器中请求一随机附属编码.该附属编码与rfid编码及其它对应数据绑定为一体并上传至数据库，当请求的rfid编码不存在生产平台的数据库中时，生产平台对售出方进行标记，当请求的rfid编码存在于生产平台的数控库时，随机编码生成并以待后续防伪查询；
ss007、防伪追溯，当需要进行防伪查询时，查询方输入货品上条形码所对应的唯一特征编码，该编码被输入后，云服务器向查询方实时显示生产平台和运输平台中产生的每一qr、rd、sd和cz数据；查询方通过对上述数据验证，从而对货品进行防伪验证和货源追溯，当所查询的随机码未与货品的其它绑定信息匹配时，防伪平台即判断为仿品；查询方查询时，可在查询平台进行仿品举报和溯源举报，查询方查询时，查询平台自动记录查询方的ip地址、查询端口、查询方式、查询数据、举报数据和溯源数据，上述查询方所产生的数据经由数据库备份；ss008、数据回馈，大数据平台依据数据处理算法，对数据库内的数据进行分析，数据库通过对ip地址记录、节点位置记录以得出货品的流通分布趋势、货品分散地和货品运输轨迹；通过计算随机码的生成量以计算货品的分散量；通过计算某一节点内qw信号或rw信号或sw信号或cw信号或fw信号的产出总量以计算某一指定节点的管理优劣、继而能够对该节点进行管理优化；且通过对上述异常信号判断，能够有效计算每一节点下的货品流通折损率；通过计算无效码在查询平台上的输入增长量可计算仿冒品增长数量和数量趋势；通过计算无线码输入时查询方的ip地址可查询仿冒品分布区域；通过计算防伪查询总量与货物出货总量的比值，继而可计算市场对本装置的货品认同度，大数据平台所产生的上述数据实时反馈至生产平台，生产平台依据上述数据以调整生产平台的产量、品牌策略、销售策略及仿冒品纠察和维权强度。
15.最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。