基于物联网和区块链的危险固体废物全周期监管系统

技术领域

本发明涉及危险固体废弃物管理技术领域，尤其涉及危险固体废弃物管理中的全周期监管系统。

背景技术

危险固体废物由于其量、浓度、物理或化学特性、易传播性，可能引起或助长死亡率增高；或使严重疾病的发病率增高；或在管理不当时会给人类健康或环境造成重大急性或潜在危害。通常用于识别和鉴别是否属于危险废物的典型判据是：①易燃性；②腐蚀性；③反应性；④传染性；⑤毒性；⑥放射性等。因此，有必要对危险固体废物从产生、贮存、运输到完成处理进行监管，提高效率和安全性。

国家知识产权局2020-6-9公开的CN111260290A，名称“基于区块链的危险废物全生命周期管理与追溯系统及方法”的专利文献，为解决目前危险废物的产生、贮存、转移、处理环节信息的合法性和可靠性没有统一的管理流程及追溯方法的问题，设计了一种基于区块链技术的危险废物全生命周期管理与追溯系统及方法。其采取的技术方案包括以下模块：公开账本模块，其用于保存危险废物的每一批次的详细信息数据并确保数据的可靠性；智能合约模块，其用于对危险废物全生命周期中的所有业务操作进行校验，确保业务操作的逻辑合法性；安全模块，其用于对区块链的所有交互操作的安全合法性；交互模块，其用于提供区块链的业务操作和查询服务接口；区块链云服务模块，其用于对查询追溯的交互操作进行接口封装，实现危险废物全生命周期追溯的简易操作。最终获得了“在管理危险废物的全生命周期时候，通过对危险废物的产生、贮存、转移、处理环节信息的合法性和可靠性的充分识别，最大限度的降低甚至避免了安全风险，保护财产和人员生命安全，消除和规避在处置危险废物过程中的盲目性，减少危险废物管理过程中的安全、环境风险，并且系统会对入库及出库的危险废物进行记录，通过过区块链技术可以为危险废物全生命周期的管理与追溯提供公开和可信任的管理与追溯平台，形成“来源可查、去向可追、全程留痕”的完整危险废物信息链，确保从危险废物产生、存储、运输到处置的全过程、全流程、全周期安全可控”的技术效果。

但是，该对比文献在实际应用过程中，存在以下两个问题：一是对于固废的“生成”环节，该对比文献是采用的人工录入，具有一定的主观性，甚至会出现操作失误的可能；二是固废从生成到计量、封装，转运，最后到达异地处理点的中间环节中，固废处于一种“失控”的状态，并未实现真正意义上的“来源可查、去向可追、全程留痕”。

发明内容

本发明针对以上问题，提供了一种方便对危险固体废物的生成环节进行“客观”记录，并在移动环节直至最终处理环节实现全过程监管，且在中间环节可进行追溯的基于物联网和区块链的危险固体废物全周期监管系统。

本发明的技术方案为：包括物理层、数据层、网络层、共识层、合约层和应用层，

所述物理层用于危险固体废物各环节的数据采集，并上传至数据层；

所述数据层采用链上存储和链下存储相结合，并通过映射机制建立两者联系；

所述网络层通过节点权限和验证机制，结合P2P网络协议，将数据存储于各个节点；

所述共识层采用权益证明进行管理；

所述合约层采用区块链结合同态加密算法；

所述应用层用于对危险固体废物进行全周期监管。

所述物理层包括机器视觉模块、光谱识别模块和北斗定位跟踪模块，

所述机器视觉模块，用于对危废贮存与处理现场作业人员行为监测；

所述光谱识别模块，用于识别不同的危险固体废物；

所述北斗定位跟踪模块，用于跟踪危险固体废物的路径。

所述机器视觉模块包括构建基于三维卷积神经网路的人体异常行为的检测模型，通过检测模型分析现场作业人员的行为，进行识别。

所述光谱识别模块采用基于偏最小二乘回归的危废光谱特征提取方法，进行识别。

还包括危废称重传感器，用于对危险固体废物进行称重。

还包括RFID读写模块，用于对应识别不同的危险固体废物。

本发明在工作中，针对危险固体废物从产生、贮存、运输到完成处理的处置全周期监管需求，设计了包括物理层、数据层、网络层、共识层、合约层和应用层的危险固体废物全周期监管系统，其可在危险固体废物处理的不同环节，进行识别、异常行为辨别和跟踪等，便于对危险固体废物可靠监管，提高安全性。尤其是，本发明对于固废的生成实现了客观的定性、定量。

附图说明

图1是本发明的系统框架图，

图2是本发明中危险固体废物数据一致性的原理图。

具体实施方式

本发明如图1-2所示，包括物理层、数据层、网络层、共识层、合约层和应用层，

所述物理层用于危险固体废物各环节的数据采集，并上传至数据层；本发明中物理层包括在固废原始生成源头，对固废进行计量、封装，并设置电子标签，在源头读入相关固废的数据，以客观对固废定性、定量。出于防止包装破损考虑，还可以设置视觉识别系统（机器视觉模块）；出于对固废中有害物的定性，还可以设置光谱识别模块等。

所述数据层采用链上存储和链下存储相结合，并通过映射机制建立两者联系；在源头经过客观定性、定量的固废，在进行前述电子数据记载后，通过通讯手段，上传至数据层。

所述网络层通过节点权限和验证机制，结合P2P网络协议，将数据存储于各个节点；

所述共识层采用权益证明进行管理；

所述合约层采用区块链结合同态加密算法；

所述应用层用于对危险固体废物进行全周期监管。

本发明在工作中，针对危险固体废物从产生、贮存、运输到完成处理的处置全周期监管需求，设计了包括物理层、数据层、网络层、共识层、合约层和应用层的危险固体废物全周期监管系统，其可在危险固体废物处理的不同环节，进行识别、异常行为辨别和跟踪等，便于对危险固体废物可靠监管，提高安全性。

所述物理层包括机器视觉模块、光谱识别模块和北斗定位跟踪模块，

所述机器视觉模块，用于对危废贮存与处理现场作业人员行为监测；

所述光谱识别模块，用于识别不同的危险固体废物；

所述北斗定位跟踪模块，用于跟踪危险固体废物的路径。

所述机器视觉模块包括构建基于三维卷积神经网路的人体异常行为的检测模型，通过检测模型分析现场作业人员的行为，进行识别。

机器视觉模块，用于危废贮存与处理现场作业人员行为监测，针对危险固体废物贮存和处理现场作业人员异常作业行为的在线识别需求，构建基于三维卷积神经网络的人体异常行为检测模型，解决危废贮存和处理现场人为的危废混存、错存、藏匿等行为识别难题。

其中，三维卷积神经网络是一个三维的滤波器，从三个维度来计算低维的特征表示，输出是一个三维的卷积空间。在视频的事件检测效果显著。

所述光谱识别模块采用基于偏最小二乘回归的危废光谱特征提取方法，进行识别。

光谱识别模块，针对不同危险固体废物品类的元素含量差异性，基于不同危废品类的光谱活性物质特征规律，分析危废不同元素含量的光谱形态和反射率，采用基于偏最小二乘回归的危废光谱特征提取方法，识别不同固体危废，为全过程监管危险固体废物材料组成的一致性提供依据，解决在贮存、转运、处置等环节危险固体废物种类识别难度大效率低等问题。

其中，偏最小二乘回归法是一种新型的多元统计数据分析方法，主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。偏最小二乘法集合了主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析三种分析方法的优点。与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个"响应"矩阵，因此具有预测功能。

北斗定位跟踪模块，设计了基于FPGA的多通道抗干扰跟踪定位模块，通过数据同步、带通滤波器、Hilbert变换器等预处理单元、ADC、时钟芯片、DAC、物联网端口等的驱动程序设计，实现危废转运智能联网路径跟踪，并设计了时变条件下考虑风险和成本的多目标最短路径规划方法，降低危废运输过程的安全风险，同时解决危险固体废物运输途中异地非法转移、倾倒等问题。

还包括危废称重传感器，用于对危险固体废物进行称重。

还包括RFID读写模块，用于对应识别不同的危险固体废物。

其中，网络层通过验证机制和节点权限等，结合P2P网络协议，由政府监管部门将区块链数据存储于各个节点，数据存储采用链上与链下相结合的方式，通过映射机制建立两者的联系；

共识层采用权益证明(Proof of Stake)算法进行管理，以方便政府监管部门拥有更多管理权限，对参与危废产生、运输、处理等主体的审核管理；

合约层采用区块链结合同态加密算法，构建基于智能合约的数据安全传输方案，并可在智能合约上定义危废产生、危废管理、危废运输等不同角色的访问控制策略、数据存储和数据流管理等，解决危废管控过程中在信息完整性、数据一致性等方面存在的不足，消除数据篡改、遗漏等可能导致的潜在安全风险。

对于本案所公开的内容，还有以下几点需要说明：

（1）、本案所公开的实施例附图只涉及到与本案所公开实施例所涉及到的结构，其他结构可参考通常设计；

（2）、在不冲突的情况下，本案所公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合以得到新的实施例；

以上，仅为本案所公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，本案所公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。