1.一种基于区块链技术的商品交易信息共享方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取商品交易信息及商品位置数据；通过摄像头实时获取商品环境视频；根据商品环境视频对商品位置数据进行运动状态分析，以生成商品运动状态数据；

步骤S2：通过商品位置数据对商品运动状态数据进行位置时序分析，以生成商品位置时序数据；通过商品位置时序数据对商品交易信息进行动态位置点映射，构建商品动态位置地图；

步骤S3：对商品环境视频进行动态环境变化识别，以生成动态环境变化数据；通过动态环境变化数据对商品动态位置地图进行动态环境渲染，生成环境渲染贴图数据；根据环境渲染贴图数据对商品动态位置地图进行环境驱动感知处理，以生成环境感知位置地图；

步骤S4：对环境感知位置地图进行亚细粒度渲染，以构建超像素环境感知图像；根据环境渲染贴图数据对超像素环境感知图像进行动态数字孪生场景融合，构建3D实时位置场景模型；

步骤S5：对商品交易信息进行节点划分，以生成商品交易数据节点；对商品交易信息进行智能合约分析，以生成商品智能合约；通过商品智能合约对商品交易数据节点进行去中心化区块链网络构建，构建商品区块链网络；

步骤S6：利用商品交易数据节点对3D实时位置场景模型进行实时节点映射，以获取商品交易标记数据；通过商品交易标记数据对商品区块链网络及3D实时位置场景模型进行动态膨胀卷积处理，以构建商品区块链场景模型，以执行商品交易信息共享作业。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取商品交易信息及商品位置数据；

步骤S12：通过摄像头实时获取商品环境视频；

步骤S13：对商品位置数据进行位置轨迹分析，以生成商品运动轨迹数据；

步骤S14：对商品环境视频进行运动光流矢量分析，生成商品光流矢量数据；

步骤S15：根据商品光流矢量数据对商品运动轨迹数据进行运动状态分析，以生成商品运动状态数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对商品位置数据进行速度分布计算，以生成商品速度分布数据；

步骤S22：基于商品运动轨迹数据对商品速度分布数据进行滑动窗口分割，以生成滑动窗口数据；

步骤S23：利用滑动窗口数据对商品运动状态数据进行位置时序分析，以生成商品位置时序数据；

步骤S24：基于商品交易信息构建商品位置地图；

步骤S25：通过商品位置时序数据对商品位置地图进行动态位置点映射，构建商品动态位置地图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：利用计算机视觉技术对商品环境视频进行视觉特征分析，生成环境视觉特征数据；

步骤S32：对环境视觉特征数据进行动态环境变化识别，以生成动态环境变化数据；

步骤S33：通过动态环境变化数据对商品动态位置地图进行动态环境渲染，生成环境渲染贴图数据；

步骤S34：对环境渲染贴图数据进行位置重定位，以生成贴图位置数据；

步骤S35：通过贴图位置数据对环境渲染贴图数据进行动态细节优化，以生成动态细节优化渲染贴图数据；

步骤S36：根据动态细节优化渲染贴图数据对商品动态位置地图进行环境驱动感知处理，以生成环境感知位置地图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S32的具体步骤为：步骤S321：利用环境亮度减损计算公式对商品环境视频进行环境亮度计算，以生成环境亮度曲线；

步骤S322：根据环境亮度曲线对环境视觉特征数据进行图像纹理特征提取，以生成环境纹理特征数据；

步骤S323：根据环境纹理特征数据对商品环境视频进行光流分析，以生成运动向量特征数据；

步骤S324：对运动向量特征数据进行动态背景结构分析，生成动态背景结构数据；

步骤S325：基于动态背景结构数据对环境视觉特征数据进行动态环境变化识别，以生成动态环境变化数据；

其中，步骤S321中的环境亮度减损计算公式具体为：

；

其中，为环境亮度减损指数，为环境视频中的亮度均值， 为所计算的时间范围，为环境光照反射率，为环境光照折射率，为光学参数修正因子，为环境色彩差异值，时间因素t；通过 将环境亮度均值α乘以时间范围Δt并除以环境光照反射率x和折射率y的平方和的开方，考虑了环境亮度均值α和环境光照反射率x、折射率y之间的比例关系；通过乘以时间范围Δt并除以 ，调整了亮度减损指数的值，以反映环境亮度的减损程度； 通过考虑光学参数修正因子L对光照反射率x和折射率y的变化率来调整亮度减损指数；光学参数修正因子L随着光照反射率x和折射率y的变化而变化；因此，通过计算光学参数修正因子L对x和y的偏导数 并乘以时间范围Δt，对亮度减损指数进行调整，以考虑光照参数的变化对亮度减损的影响；环境色彩差异值G用于描述环境中不同区域的色彩差异程度；通过 ，对亮度减损指数进行调整，以考虑颜色差异对亮度减损的影响； 将环境光照反射率x、折射率y和时间因素t的平方和的开方作为分母，用于调整亮度减损指数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S33的具体步骤为：步骤S331：根据环境亮度曲线对商品动态位置地图进行动态光源渲染，以生成动态亮度变化场景；

步骤S332：根据环境纹理特征数据对动态亮度变化场景进行色调差异分析，生成色调差异数据；

步骤S333：利用动态背景结构数据对动态亮度变化场景进行区域环境结构细节拟合，生成动态背景结构贴图；

步骤S334：通过运动向量特征数据对动态背景结构贴图进行运动轨迹赋予，生成动态轨迹背景贴图；

步骤S335：根据色调差异数据对动态轨迹背景贴图进行渲染参数动态调节处理，生成环境渲染贴图数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：对环境感知位置地图进行粒子采样，以生成粒子数据；

步骤S42：对粒子数据进行亚像素渲染参数计算，以生成亚像素渲染参数；

步骤S43：利用亚像素渲染参数对环境感知位置地图进行亚细粒度渲染，以构建超像素环境感知图像；

步骤S44：根据环境渲染贴图数据对超像素环境感知图像进行动态数字孪生场景融合，构建3D实时位置场景模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对商品交易信息进行节点划分，以生成商品交易数据节点；

步骤S52：对商品交易信息进行智能合约分析，生成智能合约逻辑；

步骤S53：利用智能合约逻辑对商品交易数据节点进行智能合约集成编辑，以生成商品智能合约；

步骤S54：通过商品智能合约对商品交易数据节点进行去中心化区块链网络构建，构建商品区块链网络。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：步骤S61：利用商品交易数据节点对3D实时位置场景模型进行实时节点映射，以获取商品交易标记数据；

步骤S62：通过商品交易标记数据对商品区块链网络及3D实时位置场景模型进行卷积预处理，以生成区块链卷积样本集及场景模型卷积样本集；

步骤S63：对区块链卷积样本集及场景模型卷积样本集进行动态膨胀卷积处理，以构建商品区块链场景模型；

步骤S64：将商品区块链场景模型上传至云服务器，以执行商品交易信息共享作业。

10.一种基于区块链技术的商品交易信息共享系统，其特征在于，用于执行如权利要求

1所述的基于区块链技术的商品交易信息共享方法，包括：

信息采集模块，用于获取商品交易信息及商品位置数据；通过摄像头实时获取商品环境视频；根据商品环境视频对商品位置数据进行运动状态分析，以生成商品运动状态数据；

动态位置模块，用于通过商品位置数据对商品运动状态数据进行位置时序分析，以生成商品位置时序数据；通过商品位置时序数据对商品交易信息进行动态位置点映射，构建商品动态位置地图；

环境渲染模块，用于对商品环境视频进行动态环境变化识别，以生成动态环境变化数据；通过动态环境变化数据对商品动态位置地图进行动态环境渲染，生成环境渲染贴图数据；根据环境渲染贴图数据对商品动态位置地图进行环境驱动感知处理，以生成环境感知位置地图；

位置场景模型模块，用于对环境感知位置地图进行亚细粒度渲染，以构建超像素环境感知图像；根据环境渲染贴图数据对超像素环境感知图像进行动态数字孪生场景融合，构建3D实时位置场景模型；

区块链网络模块，用于对商品交易信息进行节点划分，以生成商品交易数据节点；对商品交易信息进行智能合约分析，以生成商品智能合约；通过商品智能合约对商品交易数据节点进行去中心化区块链网络构建，构建商品区块链网络；

膨胀卷积模块，用于利用商品交易数据节点对3D实时位置场景模型进行实时节点映射，以获取商品交易标记数据；通过商品交易标记数据对商品区块链网络及3D实时位置场景模型进行动态膨胀卷积处理，以构建商品区块链场景模型，以执行商品交易信息共享作业。