(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 202211002363.X (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 常州聚能信息科技有限公司 地址 213164 江苏省常州市武进区常武中 路18号常州科教城创研 港1号楼1C201 (72)发明人 周斌　祝珍珍　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 万长鑫 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06K 17/00(2006.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/68(2022.01) (54)发明名称 一种基于区块链的安全监控系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于区块链的安全监控 系统， 属于区块链安全监控技术领域。 本发明包 括食材采购模块、 定位获取模块、 菜肴预测模块、 肉质扫描模块、 智能推荐模块、 质量追溯模块、 安 全监控模块、 综合评价模块、 交易记录模块、 云端 服务器； 所述食 材选购模块的输出端与所述定位 获取模块、 所述质量追溯模块的输入端相连接； 所述定位获取模块与所述菜肴预测模块、 所述肉 质扫描模块、 所述智能推荐模块顺次连接； 所述 智能推荐模块的输出端与所述食 材选购模块、 所 述质量追溯模块的输入端相连接； 所述质量追溯 模块与所述安全监控模块、 所述综合评价模块顺 次连接； 所述综合评价模块的输出端与所述交易 记录模块的输入 端相连接 。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 115375135 A 2022.11.22 CN 115375135 A 1.一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 该系统包括食材采购模块、 定位获取 模块、 菜肴预测模块、 肉质扫描模块、 智能推荐模块、 质量追溯模块、 安全监控模块、 综合评 价模块、 交易记录模块、 云端服 务器； 所述食材选购模块的输出端与所述定位获取模块、 所述质量追溯模块的输入端相连 接； 所述定位获取模块的输出端与所述菜肴预测模块的输入端相连接； 所述菜肴预测模块 的输出端与所述肉质扫描模块的输入端相连接； 所述肉质扫描模块的输出端与所述智能推 荐模块的输入端相连接； 所述智能推荐模块的输出端与所述食材选购模块、 所述质量追溯 模块的输入端相连接； 所述质量追溯模块的输出端与所述安全监控模块的输入端相连接； 所述安全监控模块的输出端与所述综合评价模块、 所述云端服务器的输入端相连接； 所述 综合评价模块的输出端与所述交易记录模块的输入端相连接； 所述食材选购模块用于顾客进行选购食材， 并根据智能推荐结果进行最终确认； 所述 定位获取模块用于获取当前下单 的地理位置信息， 进行定位并传输； 所述菜肴预测模块用 于根据顾客下单的菜品食材进 行预测顾客想要做的菜肴； 所述肉质扫描模块用于根据颜色 的相似性进行判断肉质的新鲜情况； 所述智能推荐模块用于根据预测菜肴需要的肉质肥瘦 情况进行智能推荐； 所述质量追溯模块用于扫描条码进行厂家责任追溯； 所述安全监控模 块用于监控牲畜的成长情况； 所述综合评价模块用于根据关键词信息对用户的评价进 行分 类； 所述交易记录模块用于对交易情况进行记录， 并存储至区块链中， 防止被篡改； 所述云 端服务器用于存 储牲畜成长 视频， 以备后期查询。 2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 所述食材采购 模块包括如下 单元： 食材选购单 元： 用于顾客对 食材进行选购； 订单确认单 元： 用于顾客 根据智能推荐模块的结果进行订单的确认； 所述食材选购单元的输出端与所述定位获取模块的输入端相连接； 所述订单确认单元 的输出端与所述质量追溯模块的输入端相连接 。 3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 所述定位获取 模块包括如下 单元： 定位获取 单元： 用于获取用户下 单地区的定位信息； 信息传输单 元； 用于将定位信息进行传输 至其他模块； 所述定位获取单元的输出端与所述信 息传输单元的输入端相连接； 所述信 息传输单元 的输出端与所述菜 肴预测模块的输入端相连接 。 4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 所述菜肴预测 模块包括如下 单元： 地方菜系单元： 用于根据获取的定位信息判断属于哪一地区， 从而得到该地区的主流 菜系； 大数据菜谱单元： 用于根据得到的主流菜系， 调取出该菜系下的菜谱及菜谱中每道菜 的菜品食材； 菜肴预测单 元： 用于根据顾客购买的菜品食材进行 预测顾客想要做的菜 肴； 所述地方菜系单元的输出端与所述大数据菜谱单元的输入端相连接； 所述大数据菜谱 单元的输出端与所述菜肴预测单元的输入端相连接； 所述菜肴预测单元的输出端与所述肉权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115375135 A 2质扫描模块的输入端相连接； 所述菜肴预测单 元预测菜肴包括如下步骤: S4‑1、 调取顾客购买的菜品食材， 记为集合A＝{a1、 a2、…、 an}， 其中a为菜品食材种类， n 为菜品食材种类的数量； S4‑2、 调取当前地理环境下的主流菜系的菜谱中每道菜的菜品食材， 计算顾客购买的 菜品食材在上述每道菜中的含量比， 从而得 出每道菜的预测得分， 根据公式： 其中， w为每道菜的预测得分； xi为第i道菜中所含有的顾客购买的菜品食材的数量； mi 为第i道菜中含有的所有的菜品食材的数量； S4‑3、 选取其中w的最大值， 其对应的菜 肴即为预测菜 肴。 5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 所述肉质扫描 模块包括如下 单元： 外观扫描单元： 用于对肉类进行外观扫描， 将扫描得到的图片形成平面简图， 进行存 储； 颜色记录单 元： 用于通过外观扫描的图片对肉类进行颜色记录； 肉质分析 单元： 根据颜色记录情况， 分析肉类是否发生变质； 所述外观扫描单元的输出端与所述颜色记录单元的输入端相连接； 所述颜色记录单元 的输出端与所述肉质分析单元的输入端相连接； 所述肉质分析单元的输出端与所述智能推 荐模块的输入端相连接； 在肉质分析 单元中， 分析肉类是否发生变质包括以下步骤； S5‑1、 调取待判断肉类的颜色， 通过色卡进行识别， 将其颜色记为B； S5‑2、 调取新鲜肉类颜色， 通过色卡进行识别， 将其颜色记为B好； S5‑3、 对颜色B与B好从RGB颜色空间转换至HSV颜色空间， 即颜色B为色值(H， S， V)； 颜色 B好为色值(H好， S好， V好)； 在斜边长为R， 底面圆半径为r， 高为h的HSV圆锥体内， 以地面圆心为 原点， H＝0为x轴正方向建立 坐标轴， 根据公式： b＝r*V*S* cosH c＝r*V*S*si nH d＝h*(1‑V) 因此， 色值是(H， S， V)的点的三维坐标是(b1， c1， d1)； 色值是(H好， S好， V好)的点的三维坐 标是(b好， c好， d好)； 根据公式： 其中， T为颜色的相似距离； S5‑4、 设置阈值Tmin， 若存在T超出了阈值Tmin， 即表明该肉类肉质出现异常， 不建议食用 和购买。 6.根据权利要求5所述的一种基于区块链的安全监控系统， 其特征在于： 所述智能推荐 模块包括如下 单元：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115375135 A 3