CN110766078A - 一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，包括：区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片；区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果；区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果，解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法。
背景技术
当今车联网环境下，各种车载服务相继出现，例如，全球定位追踪服务、电子围栏、车辆防盗等服务。车载服务的优劣取决于车载***获取到的图片(以下简称为车载图片)的质量，高质量的图片给车联网中的用户带来优质的车载服务体验，而低质量的图片不仅给用户带来极差的服务，甚至可能损害用户的利益。然而，现有车载图片质量良莠不齐，且有些图片还是虚假、无效的，给整个车联网的安全性带来隐患。因此，需要对车载图片进行质量校验。
现有对车载图片进行校验时，大都是把车载图片交给第三方平台进行验证。但是，这种情况下第三方平台的安全性和可靠性没有保障，因此常出现第三方平台泄露车载图片的现象。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
本申请提供了一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，包括：
区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片；
区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果；
区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果；
其中，所述第一预置公式为：
SA＝S1*W1+S2*W2+S3*W3+...+Sn*Wn，
式中，S1、S2、S3、Sn均为子校验结果，W1、W2、W3、Wn均为权值，SA为合校验结果。
可选地，所述区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果之前还包括：
区块链中的节点对所述第一待校验车载图片进行预处理。
可选地，所述区块链中的节点对所述第一待校验车载图片进行预处理具体包括：
区块链中的节点对所述第一待校验车载图片分别进行灰度化处理、几何变换处理和图像增强处理。
可选地，所述区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片具体包括：
区块链中的节点响应于图片校验请求，判断所述第一待校验车载图片的图片格式是否符合所述智能合约，若是，则执行后续步骤，若否，则转换所述第一待校验车载图片的图片格式，以使得所述第一待校验车载图片的图片格式符合所述智能合约，并对转换后的所述第一待校验车载图片执行后续步骤。
可选地，还包括：
区块链中的节点获取第二待校验车载图片；
区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片和所述第二待检验车载图片进行结构相似性分析，得到相似性分析结果。
可选地，所述校验项目包括：信息熵、峰值信噪比和均方误差。
可选地，所述区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果之后还包括：
区块链中的节点对比所述校验结果和用户满意度阈值，得到所述校验结果对应的用户满意度。
可选地，所述区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果之后还包括：
存储校验后的所述第一待校验车载图片和所述校验结果。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供了一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，包括：区块链中的节点首先响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片，然后根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果，最后基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果。本申请提供的图片校验方法，由区块链中的根据智能合约，获取第一待校验车载图片，然后再根据智能合约进行检验，从获取到校验都由区块链中的节点基于智能合约进行，保证传输过程、检测过程方法安全可靠，从而解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例中一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例一的流程示意图；
图2为本申请实施例中一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例二的流程示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，本申请实施例中一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例一的流程示意图，包括：
步骤101、区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片。
需要说明的是，车载设备拍摄到图片，即得到了车载图片，这些车载图片可以是停车位图片、车牌图片、交通行驶图片、行人图片、建筑物图片等，这些车载图片中包含有大量的信息，因此对这些车载图片进行校验时，要确保安全。车载设备拍摄车载图片后，可以实时地进行校验，也可以存储在区块链中的保存区内，可以理解的是，为了后续检验及存储的时候更具有条理性，停车位图片、车牌图片、交通行驶图片、行人图片、建筑物图片按照各自对应的类型进行分类存储。且为了减少计算量，对于存储后校验的方式，可以采用全检或者抽检的方式进行。
为了确保拍摄到的车载图片检验是安全的，采用区块链技术对车载图片进行校验，首先区块链中的节点获取第一待校验车载图片。区块链中的节点获取第一待校验车载图片时，基于智能合约进行。智能合约，是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。
步骤102、区块链中的节点根据智能合约，对第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果。
需要说明的是，对于一个第一待校验车载图片，有若干指标判定，本实施例中，故对第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，且为了校验的安全，上述的校验基于智能合约进行。
步骤103、区块链中的节点基于第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。
需要说明的是，在得到子校验结果后，根据第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。
第一预置公式为：
SA＝S1*W1+S2*W2+S3*W3+...+Sn*Wn，
式中，S1、S2、S3、Sn均为子校验结果，W1、W2、W3、Wn均为权值，SA为合校验结果。
本实施例中，区块链中的节点首先响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片，然后根据智能合约，对第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果，最后基于第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。本申请提供的图片校验方法，由区块链中的根据智能合约，获取第一待校验车载图片，然后再根据智能合约进行检验，从获取到校验都由区块链中的节点基于智能合约进行，保证传输过程、检测过程方法安全可靠，从而解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
以上为本申请实施例提供的一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例一，以下为本申请实施例提供的一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例二。
请参阅图2，本申请实施例中一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法的实施例二的流程示意图，包括：
步骤201、区块链中的节点响应于图片校验请求，判断第一待校验车载图片的图片格式是否符合智能合约，若是则直接执行步骤203，若否则执行步骤202。
需要说明的是，对于不符合智能合约的第一待校验图片进行格式转换，即转换为符合智能合约格式要求的图片。
步骤202、转换第一待校验车载图片的图片格式，以使得第一待校验车载图片的图片格式符合智能合约，并对转换后的第一待校验车载图片执行步骤203。
步骤203、区块链中的节点对第一待校验车载图片进行预处理。
本实施例中，区块链中的节点对第一待校验车载图片进行预处理具体包括：
区块链中的节点对第一待校验车载图片分别进行灰度化处理、几何变换处理和图像增强处理。
步骤204、区块链中的节点根据智能合约，对第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果。
需要说明的是，校验项目包括：信息熵、峰值信噪比和均方误差。
信息熵：图像信息熵也是图像质量评价的常用指标，它从信息论的角度反映图像信息丰富程度。通常情况下，图像信息熵越大，其信息量就越丰富，质量越好。可以理解的是，对于信息熵的检验，有对应的规则执行，本实施例中不再赘述。
峰值信噪比：即PSNR，通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏。PSNR越高，压缩后失真越小。可以理解的是，对于峰值信噪比的检验，有对应的规则执行，本实施例中不再赘述。
均方误差：MSE，Mean Squared Error，MSE值越小，表明图像质量越好。可以理解的是，对于均方误差的检验，有对应的规则执行，本实施例中不再赘述。
步骤205、区块链中的节点基于第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。
需要说明的是，在得到子校验结果后，根据第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。
第一预置公式为：
SA＝S1*W1+S2*W2+S3*W3+...+Sn*Wn，
式中，S1、S2、S3、Sn均为子校验结果，W1、W2、W3、Wn均为权值，SA为合校验结果。不同的子校验结果有不同的权值(0％-100％)。同样可以理解的是，对于同一子校验结果，当车载图片在不同的应用中应用时，对应的权值也是可以设置的，具体根据该检验结果在本应用中的重要性进行调整设置即可。
步骤206、区块链中的节点获取第二待校验车载图片。
需要说明的是，在对第一待检验车载图片进行校验后，还可以判断第一待校验车载图片和第二待校验车载图片的相似性。此时区块链中的节点首先获取第二待校验车载图片。
步骤207、区块链中的节点根据智能合约，对第一待校验车载图片和第二待检验车载图片进行结构相似性分析，得到相似性分析结果。
需要说明的是，在获取第二待校验车载图片后，根据智能合约，对第一待校验车载图片和第二待检验车载图片进行结构相似性分析，得到相似性分析结果。相似性分析结果的取值范围：[0,1]，值越大，两张图片越相似，拍摄时间越接近同一时间。可以理解的是，图片的相似性分析是现有技术，在此不再赘述。
步骤208、区块链中的节点对比校验结果和用户满意度阈值，得到校验结果对应的用户满意度。
需要说明的是，当校验结果大于用户满意度阈值时，第一待校验图片符合用户需求；当校验结果小于用户满意度阈值时，第一待校验图片不符合用户需求
步骤209、存储校验后的第一待校验车载图片和校验结果。
需要说明的是，为了便于后续查看，存储校验后的第一待校验车载图片和校验结果。
本实施例中，区块链中的节点首先响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片，然后根据智能合约，对第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果，最后基于第一预置公式和所有的子检验结果，得到合校验结果，并将合校验结果作为第一待校验车载图片的校验结果。本申请提供的图片校验方法，由区块链中的根据智能合约，获取第一待校验车载图片，然后再根据智能合约进行检验，从获取到校验都由区块链中的节点基于智能合约进行，保证传输过程、检测过程方法安全可靠，从而解决了现有的对车载图片进行校验时，采用第三方平台进行验证，存在车载图片泄露的技术问题。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，包括：
区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片；
区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果；
区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果；
其中，所述第一预置公式为：
SA＝S1*W1+S2*W2+S3*W3+...+Sn*Wn，
式中，S1、S2、S3、Sn均为子校验结果，W1、W2、W3、Wn均为权值，SA为合校验结果。
2.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片进行若干校验项目的校验，得到各检验项目对应的子检验结果之前还包括：
区块链中的节点对所述第一待校验车载图片进行预处理。
3.根据权利要求2所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述区块链中的节点对所述第一待校验车载图片进行预处理具体包括：
区块链中的节点对所述第一待校验车载图片分别进行灰度化处理、几何变换处理和图像增强处理。
4.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述区块链中的节点响应于图片校验请求，基于智能合约，获取第一待校验车载图片具体包括：
区块链中的节点响应于图片校验请求，判断所述第一待校验车载图片的图片格式是否符合所述智能合约，若是，则执行后续步骤，若否，则转换所述第一待校验车载图片的图片格式，以使得所述第一待校验车载图片的图片格式符合所述智能合约，并对转换后的所述第一待校验车载图片执行后续步骤。
5.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，还包括：
区块链中的节点获取第二待校验车载图片；
区块链中的节点根据智能合约，对所述第一待校验车载图片和所述第二待检验车载图片进行结构相似性分析，得到相似性分析结果。
6.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述校验项目包括：信息熵、峰值信噪比和均方误差。
7.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果之后还包括：
区块链中的节点对比所述校验结果和用户满意度阈值，得到所述校验结果对应的用户满意度。
8.根据权利要求1所述的车联网环境下基于区块链的图片校验方法，其特征在于，所述区块链中的节点基于第一预置公式和所有的所述子检验结果，得到合校验结果，并将所述合校验结果作为所述第一待校验车载图片的校验结果之后还包括：
存储校验后的所述第一待校验车载图片和所述校验结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200207 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |