一种服务驱动的共识方法及视觉模型智能训练方法

1.一种服务驱动的共识方法，其特征在于，各支持服务活动的节点构成区块链系统，共识过程包括：

2.根据权利要求1所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，所述数据初始化是：对首次运行区块链系统的节点在分配好节点号之后，设置其权重、权重扣除数和服务权重；对不是首次运行区块链系统的节点，加载节点在区块链系统中的信息。

3.根据权利要求1所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，构建候选节点序列的过程为：

4.根据权利要求3所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，从每个可信节点的可信因子序列中选出一个可信因子并做运算，得到的值作为随机数生成器的随机种子，具体过程为：

5.根据权利要求4所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，选择共识节点时，采用等概率随机数生成器，以随机种子sj从候选节点序列中选取一个节点号作为共识节点。

6.根据权利要求1所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，为每个节点分配节点号并进行数据初始化的方式为：对于没有节点号的节点，需要为其分配一个节点号，并对该节点的数据初始化；对于拥有节点号的节点，通过加载已有节点的数据进行初始化。

7.根据权利要求1所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，需求服务方根据自己的需要，发布服务的需求信息、完成时间、选择服务提供方标准以及相应数量的权重，此时，应从需求服务方节点中的权重中扣除该服务的权重，且保证扣除后得到的需求服务方的权重不小于0；全网节点接收该节点发布的需求并竞争，在一段时间内收取若干位候选服务提供方后，按照选择服务提供方标准优先选择最佳的服务提供方完成该服务；最佳的服务提供方未在一段时间内完成服务，则选择次最佳的服务提供方完成该服务，直到最终有服务提供方完成或者无服务提供方完成；对无服务提供方完成的服务或需求服务方不满意服务提供方提供的服务，服务所涉及到的数据直接丢弃；对需求服务方满意服务提供方提供的服务的，把扣除的权重计入服务提供方的服务权重中；服务提供方对需求服务方的满意度打分不满意的，提交仲裁以让可信节点判定，超过三分之二的可信节点认同观点，便可通过审查。

8.根据权利要求7所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，所属中的服务为数据标注的服务，需求服务方提供自己的图片或视频数据，服务提供方按照数据标注的方法对数据进行标注。

9.一种基于服务驱动共识机制的视觉模型智能训练方法，其特征在于，步骤为：

10.根据权利要求1所述的一种服务驱动的共识方法，其特征在于，所述可信因子是任意正整数，完全由投票的节点自己决定；所述中的权重和服务权重仅用于产生有效节点序列中每个节点的重复次数以变动每个节点被选为共识节点的概率，无其他任何作用；此外，共识节点负责打包数据、发布数据，并享有连续若干次的最新的视觉模型训练结果下载机会；可信节点用于判定共识节点、违规节点、服务仲裁以及作为智能训练的服务器节点，并享有在可信任期内的最新的视觉模型训练结果下载机会；在一个计算周期结束后，所有的有效节点的权重、权重扣除数、服务权重恢复为初始值，即权重为10，权重扣除数和服务权重为0。