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作品名称：基于区块链与AI的乡村农产品全链路可信平台
学校名称：兰州信息科技学院
参赛队伍：青禾
队伍编号：216560
参赛学生：刘启辰张荣鑫米卉锦狄艺楠
指导老师：李元航
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

详细说明

1、产品简介
当前乡村农产品市场存在信息不对称（消费者难获真实产地、生产信息）、溯源不完整（传统系统数据易篡改）、供应链低效（库存损耗高、物流规划差）三大核心问题，制约乡村农产品竞争力与乡村经济发展。本平台融合区块链与AI技术，针对性解决上述痛点，助力农产品可信化管理与乡村振兴。
2、架构设计
平台采用“三层架构”设计，保障功能稳定与数据安全：
（1）业务逻辑层：以Spring Boot为服务框架，集成区块链存证 / 查询服务（FISCO BCOS）、AI 智能识别与对话引擎（Deepseek 系列模型）、Echarts动态可视化实时检测服务，实现核心业务逻辑处理；
（2）数据层：采用“Mysql+Redis + 区块链网络”混合存储 ——Mysql 存业务数据（用户、农产品基本信息），Redis缓存溯源码映射以提升查询效率，FISCO BCOS 区块链存全链路溯源数据，确保不可篡改；
（3）用户界面层：覆盖生产端、销售端、库存端、用户端、监管端5类角色界面，支持农产品管理、库存操作、溯源查询、审核监管等核心操作，交互简洁易上手。
3、设计原理
区块链可信原理：基于 FISCO BCOS 联盟链架构，参与方（生产者、销售者、监管者）为联盟节点，数据上链后需多节点共识验证，确保农产品从种植、加工、物流到销售的全链路数据不可篡改、可追溯，解决 “信息造假” 痛点；
AI智能分析原理：调用 Deepseek-R1（自然语言处理）、Deepseek-V3（图像识别）、Doubao-1.5-vision-pro（品质鉴别）模型，通过海量农产品病虫害图片、品质数据训练，实现 “图片上传→智能识别→结果反馈” 闭环，同时基于 NLP 技术理解用户问题并实时解答；
数据可视化原理：借助 Echarts 将分散的库存数据、销售数据、监管数据转化为折线图（温度变化趋势）、柱状图（土壤含量）、热力图（区域销售分布），通过动态交互（缩放、筛选）帮助监管者快速捕捉数据异常，实现“数据驱动决策”。