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申请/专利权人：安徽农业大学

摘要：本发明涉及生成对抗网络、人工智能生成内容和区块链存证技术领域，尤其是一种多模态农作物生长数据的生成及存证方法，步骤1、采集农作物生长过程中的多模态数据并进行预处理；步骤2、构建ConditionalWGAN‑GP模型；步骤3、通过ConditionalWGAN‑GP模型生成农作物生长多模态数据；步骤4、将生成的数据打包上链；本发明采用先进的生成对抗网络模型，并结合了丰富的历史农作物生长数据，包括多源传感器采集的环境参数、无人机拍摄的高分辨率农田图像、以及详细的农事活动记录文本等多模态信息。这些模型通过学习农作物生长过程中的时空规律和环境响应特性，能够生成具有高度真实感和多样性的虚拟农作物生长数据，涵盖从播种到收获的全周期生长状态及环境影响因素，通过区块链技术存证，保证了数据的可靠性和不可篡改性。

主权项：1.一种多模态农作物生长数据的生成及存证方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采集农作物生长过程中的多模态数据；步骤2、将采集到的数据进行预处理；步骤3、构建ConditionalWGAN-GP模型，该模型是由生成对抗网络变体模型WGAN-GP和ConditionalGAN构成的综合模型，主要由两部分组成，分别为生成器和判别器；步骤4、对步骤3中的模型进行模型训练，交替更新判别器和生成器参数，直至达到预定的训练轮数或收敛标准；步骤5、使用步骤4中训练好的模型生成多模态的农作物生长数据；步骤6、将生成的多模态数据进行标准化处理；步骤7、将步骤6中标准化处理后的数据存储到IPFS，并生成一个唯一的内容标识符CID；具体的，搭建IPFS集群，用于存储生成的数据，将转换好的数据使用Add命令上传至IPFS节点，并生成一个唯一的内容标识符CID，该CID是基于数据内容生成的加密哈希值，确保数据不可篡改；步骤8、搭建一条具有添加内容标识符和查询内容标识符功能的以太坊私链，所述以太坊私链用于对步骤7中生成的唯一的内容标识符进行存证；具体的，实现添加内容标识符和查询内容标识符功能，首先需要进行编写智能合约，在合约中添加接口用于提交每个数据对象对应的内容标识符；同时定义一个查询接口，用于根据哈希值或者时间范围查询存证记录。最后将智能合约部署到区块链中；然后，在智能合约中，将新存证记录的上一个哈希值的字段设置为前一次存证的哈希值，形成链式结构，在每次模型迭代或生成新数据时，重复上述存证过程，确保所有存证记录形成一条连续的时间序列证据链；最后，上链完成后，任何人都可以调用查询接口凭借哈希值和时间戳查看区块链上的存证记录来验证数据的存在性和完整性，使用CID可以从IPFS网络中检索对应的数据，从而验证上链存证的内容。

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权利要求：

百度查询： 安徽农业大学 一种多模态农作物生长数据的生成及存证方法