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【发明公布】基于区块链技术构建城市智能交通多维大数据平台_金陵科技学院_202110222195.4 

申请/专利权人:金陵科技学院

申请日:2021-02-28

公开(公告)日:2021-06-08

公开(公告)号:CN112925826A

主分类号:G06F16/2458(20190101)

分类号:G06F16/2458(20190101);G06F16/22(20190101);G06F16/28(20190101);G06Q50/26(20120101)

优先权:

专利状态码:失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态:2023.03.28#发明专利申请公布后的撤回;2021.06.25#实质审查的生效;2021.06.08#公开

摘要:基于区块链技术构建城市智能交通多维大数据平台。该方法以区块数据为核心,借助数据仓库的统计分析技术。去除了各组织机构的中心化数据管理,彻底改变了数据采集、数据处理分析、数据存储模式及方法,充分实现了城市智能交通这一多源系统的平台化大数据共享、去中心化和分布式计算。其次,借助数据仓库的统计分析技术多维度多层次地展现数据及发现隐藏在数据背后的规律,可以为决策者提供不同层次的决策支持,充分利用积累的历史数据数据,使用联机分析处理技术汇总和展现一些已有的数据。为决策者提供支持,使用数据挖掘的相关技术分析历史数据,从海量的历史数据中发现具有价值的信息。

主权项:1.基于区块链技术构建城市智能交通多维大数据平台,其特征在于:所述的城市智能交通多维大数据平台包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、数据仓库层和应用层,区块链节点数据包括监管准入服务器、企业基础数据库、政府部门基础数据库、行业组织基础数据库、相关科研机构基础数据库、车载设备、道路检测设备、安保设备、传感器和其他数据源;所述的数据层采用哈希函数构建基于时间戳的数据区块链式结构,并采用加密算法进行加密处理,让区块链各区块中包含了记录数据时对应时间的“时间戳”,形成不可篡改和不可伪造的区块数据,保证交通数据在后期二次处理前的真实性和可靠性;所述的加密算法采用非对称加密技术,确保数据安全采用Merkle树数据结构构造区块底层交易数据来完成区块数据的快速校验,网络层的P2P组网方式采用去中心化的节点和层级结构,保证区块链的去中心化,网络各节点均按照数字传播协议参与验证其他新生成的区块数据,保证区块数据的可信度,数据验证机制则确保验证无效的数据被及时废止;所述的共识层的共识机制采用优化后的HyperledgerFabric算法,目标是在系统去中心化的前提下使各节点对区块数据有效性达成共识,使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题,提出一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案;所述的HyperledgerFabric共识模型基于“背书-排序-验证”,引入背书节点候选集,使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书,实现了可验证情况下背书节点的非交互式随机选取和背书过程的并行处理;共识层的共识机制采用优化后的HyperledgerFabric算法,其优化后的共识机制原理包括:1客户端生成提案proposalreq,ssig,其中req为交易数据,包括希望调用的chaincode及其参数。s为客户端选择的随机值,作为节点身份抽取算法的种子,客户端对proposal签名后将其发送给背书节点候选集。交易发送成功后,客户端会启动一个计时器;2各个候选背书节点收到客户端的proposal后,首先根据签名验证proposal的完整性,验证失败则终止交易。候选背书节点执行背书节点身份抽取算法r,proof,result=VRF_Results,SK,并根据result判断自己是否为背书节点;3如果确定自己是背书节点,执行提案并生成读写集rw_set以及背书结果edm。随后生成提案响应信息:proposal_responserw_set,edm,r,proofsig;4在计时器结束前的这段时间内,客户端持续收集来自不同背书节点的proposal_response并根据签名验证proposal_response的完整性,验证失败则终止交易,使用背书节点身份验证算法VRF_Verify验证该节点是否为合法的背书节点,如果不是则丢弃其该背书结果,在合法的proposalresponse中,如果大部分即超过一半读写集一致,则根据这些背书结果生成交易txr_w_set,{edm}ksig,其中{edm}k表示来自k个合法背书节点的签名。客户端将交易tx签名后发送给排序节点;5排序节点监听并接收全网所有交易,并将交易打包成区块block{tx}msig,{tx}m表示区块中包含的m个有序交易,排序节点对block签名后将其进行广播;6提交节点收到blcok后首先验证签名检查区块完整性,之后对读写集进行验证,并依此更新账本,当各个提交节点完成以上操作后,可以视为对该客户端发起的交易达成了共识;所述的数据仓库层包含源数据、仓库管理、数据仓库和分析工具,通过预处理数据源,采用查询、规则推理、神经网络、机器学习和统计方法模型进行搜寻有用信息为决策分析人员提供分析依据从而采取相应措施;所述的应用层包括企业用户、政府部门和个人用户,这些应用对象均具有可编程、可数字化的基本特征,应用城市智能交通多维大数据平台时,通过分析应用对象的其他具体特征,需要选择适合的版本、平台、编程语言、数据结构和共识协议;所述的数据仓库层中的数据仓库是基于多维数据模型的构建的,多维数据模型将数据看作数据立方体,允许以多维对数据建模和分析;所述数据立方体包括维和事实两个要素,所述维是关于一个组织想要记录的透视或实体,所述事实是多维数据模型所围绕的中心主题,用数值度量;在数据仓库中,数据立方体是n维的,多维数据模型中,数据组织成多维,每维包含由概念分层定义的多个抽象层,给定一个维的集合,构造方体的格,存放最低层汇总的方体成为基本方体,存放最高层汇总的方体成为顶点方体;数据仓库的数据挖掘的过程中采用联机分析处理技术,联机分析处理可以对数据立方体和数据挖掘的中间结果进行数据的下钻、上卷、旋转、过滤、切块和切片操作。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 金陵科技学院 基于区块链技术构建城市智能交通多维大数据平台

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