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摘要：本发明涉及溯源技术领域，是基于商标图像的防伪溯源与支付一体化系统及方法，具体方法包括：获取商品信息数据集，并构建商品信息存储站；通过云端分析服务器进行商品防伪溯源处理及商品购买溯源处理；根据商品防伪溯源结果及购买溯源结果，融合评估商品支付风险值；将商品支付风险值导入商品支付验证策略中，进行商品支付验证，并根据商品支付验证结果执行本次商品支付策略。本发明解决了现有技术中，对于多次交易流转的商品，其在后续交易过程中，其真伪性难以鉴定的问题。

主权项：1.基于商标图像的防伪溯源与支付一体化方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：S1：获取商品信息数据集，并构建商品信息存储站；S2：通过扫描设备扫描商标图像后，弹出商品网址页面进行展示，同步提取商品信息数据集，并通过云端分析服务器进行商品防伪溯源处理及商品购买溯源处理；S3：根据商品防伪溯源结果及购买溯源结果，融合评估商品支付风险值；S4：将商品支付风险值导入商品支付验证策略中，进行商品支付验证，并根据商品支付验证结果执行本次商品支付策略；S1中，所述商品信息数据集包括：商标图像数据、商标种类数据库及历史出售记录的支付令牌；S2中，所述商品防伪溯源处理包括：S21：提取商品信息数据中的商标图像数据，商品购买者通过扫描商标图像，获取商标图像上的微点码图像；S22：同步匹配商品信息存储站中，本商品的商品厂家数据端上的标准商标图像，并获取标准商标图像上的标准微点码图像；S23：将微点码图像上传至云端分析服务器，通过云端分析服务器识别并提取扫描获取的微点码图像的几何数据和结构数据，将微点码图像的几何数据导入几何特征核对策略中，计算获取微点码图像的几何特征核对值，所述几何特征核对策略具体为： ；其中，分别为间距特征核对系数和形状特征核对系数；n为下标，表示第n个微型点，N为微点码图像中微型点的总数； 为第n个微型点与水平方向上距离最近的点之间的距离； 为第n个微型点与垂直方向上距离最近的点之间的距离； 表示在标准微点码图像中，第n个微型点与水平方向上距离最近的点之间的距离； 表示在标准微点码图像中，第n个微型点与垂直方向上距离最近的点之间的距离； 表示第n个微型点的半径，表示在标准微点码图像中所有微型点的半径均值； 分别表示扫描获取的微点码图像中，微型点的半径最大值和半径最小值；S2中，所述商品防伪溯源处理还包括：S24：同步将微点码图像的结构数据导入结构特征核对策略中，计算获取微点码图像的结构特征核对值，所述结构特征核对策略具体为： ；其中，以扫描获得的微点码图像的中心为第一坐标原点，构建第一坐标系；以标准微点码图像的中心为第二坐标原点，构建第二坐标系；为第一坐标系中，第n个微型点的横坐标和纵坐标； 为第二坐标系中，第n个微型点的横坐标和纵坐标； 分别为横向核对影响因子和纵向核对影响因子；S25：同步提取间距特征核对系数、形状特征核对系数和结构特征核对值，将间距特征核对系数、形状特征核对系数和结构特征核对值组成为核对值集合；S26：提取核对值集合并进行微点码图像可信度评估处理，所述微点码图像可信度评估处理包括：当核对值集合为0,0,0时，输出微点码图像可信度评估结果为1，表示微点码图像可信，继续执行步骤S27；反之，输出微点码图像可信度评估结果为0，表示微点码图像不可信，将商品标记为商标伪冒商品，直接终止后续的支付请求，并将可信度评估结果反馈至生产商的信息平台；S2中，所述商品防伪溯源处理还包括：S27：提取嵌入在微点码图像中的商品生产流转信息，其中，商品生产流转信息包括：商品生产运输过程中的物流节点数量U及商品在各个物流节点之间的实际流转时长；S28：将商品生产流转信息导入第一溯源信息确认策略中，获取第一溯源信息确认值，所述第一溯源信息确认策略具体为： ；其中，u为下标，表示商品生产运输过程中的第u个物流节点； 为商品从第u个物流节点流转至第u+1个物流节点所用的实际时长； 为商品厂家数据端上预设的商品从第u个物流节点流转至第u+1个物流节点所用的预计时长；S2中，所述商品购买溯源处理包括如下具体步骤：S29：提取嵌入在微点码图像中的商品市场流转信息，其中，所述商品市场流转信息包括：历史支付令牌中，商品市场流转总次数V及商品流转实际支付时间戳；S210：将商品市场流转信息导入第二溯源信息确认策略中，获取第二溯源信息确认值，所述第二溯源信息确认策略具体为： ；其中，为商品第v次流转时的实际支付时间戳； 为商品厂家数据端上记录的第v次流转时的订单生成时间戳； 为时间戳标准误差范围。

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