CN110599774A - 基于区块链的交通违章处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于区块链的交通违章处理方法及系统，所述方法包括如下步骤：首先通过道路摄像头采集道路图像，当发现有违章现象时，请求周围的车辆进行证明，获取车辆拍摄的图像，根据摄像头和车辆拍摄的图像一起确认违章车辆的车牌信息，并将违章确认信息上传至区块链进行保存，违章处理服务器每隔一段时间获取到违章确认信息，对违章车辆进行处罚，并且存储违章处理结果，保证违章处理有效性。本发明不再单纯依靠摄像头的违章检测，进一步还增加了车辆的证明作用，提高证据采集的丰富性和准确性，并且通过区块链保证证据不会被篡改和遗失。

Description

基于区块链的交通违章处理方法及系统

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，具体是指一种基于区块链的交通违章处理方法及系统。

背景技术

随着社会的不断发展，道路上的车辆不断增多，交通违章事件也层出不穷。为了保障道路交通安全，需要采用各种监控手段对交通违章事件进行捕捉。现有技术中，一般通过在交叉路口等位置设置摄像头来拍摄的方式，或者通过交警现场开具罚单的方式。然而，摄像头的设置无法覆盖到道路的每个位置，并且可能会存在拍摄角度不合适或光线不适合而导致无法拍摄到清晰的车牌的问题，无法实现很好的交通违章信息采集。而通过交警现场开具罚单的方式，则需要耗费很多的人力，并且难以留存证据，后期容易翻供，给交通违章处理带来了一定的困难。

发明内容

本发明提供了一种基于区块链的交通违章处理方法及系统，其目的在于克服现有技术中的缺陷，不再单纯依靠摄像头的违章检测，进一步还增加了车辆的证明作用，提高证据采集的丰富性和准确性，并且通过区块链保证证据不会被篡改和遗失。

为了实现上述目的，本发明具有如下构成：

该基于区块链的交通违章处理方法，包括如下步骤：

设置于道路的道路摄像头获取道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器；

所述违章确认服务器判断所述道路图像中是否存在违章车辆，如果存在，则分析所述违章车辆的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头的预设距离范围内的车辆；

接收到证明请求的车辆，通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆的图像上传至所述违章确认服务器；

所述违章确认服务器根据所述道路摄像头拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像存储于区块链；

违章处理服务器从所述区块链中读取违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆进行处理，并记录处理结果。

可选地，所述违章确认服务器分析所述违章车辆的车辆信息，包括所述违章确认服务器判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，如果是，则所述违章确认服务器将所述违章车辆的车牌信息作为车辆信息，如果所述违章确认服务器检测到所述违章车辆的部分车牌信息，所述违章确认服务器进一步检测所述违章车辆的车型和车辆颜色，将所述违章车辆的车型和车辆颜色与所述部分车牌信息作为所述违章车辆的车牌信息。

可选地，所述违章确认服务器分析判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，包括如下步骤：

将所述违章车辆的车牌区域图像根据字符分割，分割得到多个车牌字符图像，将各个所述车牌字符图像输入至训练好的字符识别模型，得到各个车牌字符图像的概率最高的字符；

判断各个车牌字符图像中概率最高的字符的概率是否均大于第一预设阈值；

如果是，则将各个车牌字符图像的概率最高的字符按照顺序组合成所述违章车辆的完整车牌信息；

否则，将概率大于第一预设阈值的字符作为所述违章车辆的部分车牌信息。

可选地，接收到证明请求的车辆拍摄图像后，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，包括如下步骤：

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的完整车牌信息，则判断所述前方图像和所述后方图像中是否存在对应所述完整车牌信息的车辆；

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的部分车牌信息、车型和车辆的颜色，则判断所述前方图像和后方图像中是否存在一车辆，该车辆的车牌字符中包括所述部分车牌信息，且该车辆的车型和车辆的颜色与所述违章车辆的车型和车辆的颜色一致。

可选地，所述违章处理服务器每隔预设间隔时间段从所述区块链中读取在该预设间隔时间段内新增加的违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像之后，判断是否查询到所述违章的编号所对应的处理结果，如果是，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行处理；

所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单。

可选地，所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理之后，还包括如下步骤：

所述违章处理服务器根据所述违章车辆的车牌信息判断是否存储有所述违章车辆对应的车主联系信息；

如果是，则所述违章处理服务器向所述违章车辆的车主发送违章提醒；

所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括如下步骤：

所述违章处理服务器判断是否存在所述违章车辆的前次违章记录，且该前次违章记录与当前处理的违章记录属于同一路段；

如果不存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单；

如果存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器判断在所述违章车辆的前次违章之后，是否已向所述违章车辆的车主发送违章提醒；

如果前次违章之后已发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分，但不发放电子罚单；

如果前次违章之后未发送违章提醒，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单。

可选地，如果对于该违章车辆，存在属于同一路段的前次违章记录且前次违章记录后已向车主发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分时，扣除的积分数等于当前违章类型所对应的积分乘以加倍系数。

可选地，所述车辆接收到证明请求之后，还包括如下步骤：

车载语音播放设备播放证明请求语音，并检测用户的语音指令；

如果用户的语音指令为允许证明，则通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像；

如果用户的语音指令为拒绝证明，则不采集图像，并返回拒绝证明至所述违章确认服务器；

所述违章确认服务器接收到车辆上传的图像后，判断车辆上传的图像是否存在需要证明的违章车辆的图像，如果是，则所述违章确认服务器将该图像作为违章车辆的图像；

所述违章处理服务器在读取违章信息后，对上传所述违章车辆的图像的车辆进行积分奖励。

本发明实施例还提供一种基于区块链的交通违章处理系统，应用于所述的基于区块链的交通违章处理方法，所述系统包括：

道路摄像头，设置于道路，且每隔预设时间段拍摄道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器；

违章确认服务器，所述违章确认服务器用于接收到所述道路图像时，判断所述道路图像中是否存在违章车辆，如果存在，则分析所述违章车辆的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头的预设距离范围内的车辆；以及用于接收到车辆上传的证明图像后，根据所述道路摄像头拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像存储于区块链；

车辆，用于接收到证明请求时，通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆的图像上传至所述违章确认服务器；

违章处理服务器，用于从所述区块链中读取违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆进行处理，并记录处理结果。

采用了该发明中的基于区块链的交通违章处理方法及系统，具有如下有益效果：

本发明不再单纯依靠摄像头的违章检测，进一步还增加了车辆的证明作用，通过多个角度的图像拍摄保证能够准确判断违章车辆的车牌信息和违章类型，提高证据采集的丰富性和准确性，并且在确认违章信息后，将违章车辆的相关信息和违章图像上传到区块链中进行存储，通过区块链保证证据不会被篡改和遗失；违章处理服务器每隔一段时间从区块链获取待处理的违章信息，并且在违章处理完成后，存储违章处理结果，保证违章处理的准确性和有效性，避免违章记录遗失或后期翻供，大大提高了违章处理的效率。

附图说明

图1为本发明一实施例的基于区块链的交通违章处理方法的流程图；

图2为本发明一实施例的违章确认服务器根据道路图像识别车牌信息的流程图；

图3为本发明一实施例的车辆接收到证明请求后处理的流程图；

图4为本发明一实施例的基于区块链的交通违章处理系统的结构示意图。

附图标记：

摄像头 M100

违章车辆 M200

证明车辆 M300

违章确认服务器 M400

违章处理服务器 M500

区块链 M600

具体实施方式

为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。只要不能掌控全部数据节点的51％，就无法肆意操控修改网络数据，这使区块链本身变得相对安全，避免了主观人为的数据变更。

如图1所示，为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种基于区块链的交通违章处理方法，所述方法包括如下步骤：

设置于道路的道路摄像头获取道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器；位置数据即为道路摄像头的位置数据，方便违章确认服务器判断违章车辆的大致位置；

所述违章确认服务器判断所述道路图像中是否存在违章车辆，如果存在，则分析所述违章车辆的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头的预设距离范围内的车辆；此处预设距离范围可以根据需要选择，例如发给违章车辆附近100米范围之内的车辆等；预设距离范围还可以根据拥堵情况来选择，例如十分拥堵时，可以将该距离范围选择相对小一些，在道路通畅时，则可以将该距离范围选择得相对大一些；

接收到证明请求的车辆，通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆的图像上传至所述违章确认服务器；

所述违章确认服务器根据所述道路摄像头拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像存储于区块链，通过区块链进行存储，由于区块链具有去中心化和难以篡改的特点，可以保证违章信息和违章证据存储的完整性、真实性和安全性；

违章处理服务器从所述区块链中读取违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆进行处理，并记录处理结果。

因此，本发明在采用道路摄像头检测违章的基础上，进一步还增加了车辆的证明作用。道路摄像头可以是设置在交叉路口上的摄像头、设置在红绿灯上的摄像头、设置在路灯上的摄像头等等，由于道路摄像头本身采集的局限性，可能会因为距离、光线、遮挡等问题无法拍摄到清晰的车辆图像，需要车辆进一步来辅助证明。通过增加车辆的证明作用可以通过多个角度的图像拍摄保证能够准确判断违章车辆的车牌信息和违章类型，提高证据采集的丰富性和准确性，并且在确认违章信息后，将违章车辆的相关信息和违章图像上传到区块链中进行存储，通过区块链保证证据不会被篡改和遗失，在上传违章车辆的相关信息和违章图像时，可以首先对上传信息进行私钥加密，保证违章车辆和证明车辆的隐私，而违章吹服务器是具有该私钥所对应的公钥的，违章处理服务器每隔一段时间从区块链获取待处理的违章信息，并且采用公钥解密，得到解密后的违章信息，并且在违章处理完成后，存储违章处理结果，保证违章处理的准确性和有效性。

在该实施例中，所述违章确认服务器分析所述违章车辆的车辆信息，包括所述违章确认服务器判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，如果是，则所述违章确认服务器将所述违章车辆的车牌信息作为车辆信息，如果所述违章确认服务器检测到所述违章车辆的部分车牌信息，所述违章确认服务器进一步检测所述违章车辆的车型和车辆颜色，将所述违章车辆的车型和车辆颜色与所述部分车牌信息作为所述违章车辆的车牌信息。

如图2所示，在该实施例中，所述违章确认服务器分析判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，包括如下步骤：

将所述违章车辆的车牌区域图像根据字符分割，分割得到多个车牌字符图像；

将各个所述车牌字符图像输入至训练好的字符识别模型，得到各个车牌字符图像的概率最高的字符；此字符识别模型可以为深度学习模型，例如卷积神经网络模型等，在训练时，首先构建卷积神经网络模型，然后采集多个车牌字符图像，对多个车牌字符图像进行字符标记，作为训练集，采用训练集训练卷积神经网络模型至收敛，得到训练好的字符识别模型；

判断各个车牌字符图像中概率最高的字符的概率是否均大于第一预设阈值，大于该第一预设阈值的概率表示该字符识别的准确率可以满足要求，基本认定是准确的识别；

如果是，则将各个车牌字符图像的概率最高的字符按照顺序组合成所述违章车辆的完整车牌信息，此处按顺序即为按照各个车牌字符图像分割前排列的顺序；

否则，将概率大于第一预设阈值的字符作为所述违章车辆的部分车牌信息，此部分车牌信息仅包括准确识别到的一部分字符。

在该实施例中，接收到证明请求的车辆拍摄图像后，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，包括如下步骤：

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的完整车牌信息，则判断所述前方图像和所述后方图像中是否存在对应所述完整车牌信息的车辆；

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的部分车牌信息、车型和车辆的颜色，则判断所述前方图像和后方图像中是否存在一车辆，该车辆的车牌字符中包括所述部分车牌信息，且该车辆的车型和车辆的颜色与所述违章车辆的车型和车辆的颜色一致。通过部分车牌信息、车型和车辆颜色三个维度来保证检测到的车辆与违章车辆一致。在违章确认服务器接收到证明图像后，可以根据证明图像分析得到准确的违章车辆的车牌号码。

在该实施例中，所述违章处理服务器每隔预设间隔时间段从所述区块链中读取在该预设间隔时间段内新增加的违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像之后，判断是否查询到所述违章的编号所对应的处理结果，如果是，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行处理，从而在违章处理之前再进一步进行验证，避免对同一违章行为进行了重复验证。

所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单。

在该实施例中，所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理之后，还包括如下步骤：

所述违章处理服务器根据所述违章车辆的车牌信息判断是否存储有所述违章车辆对应的车主联系信息；

如果是，则所述违章处理服务器向所述违章车辆的车主发送违章提醒，由此，在该实施例中，判断车辆违章后，还可以及时地通知车主，起到提醒的作用，避免因为违章而引起危险，例如，车辆车主没有系安全带，存在很大的安全隐患，而车主自身可能并没有意识到，及时提醒车主，例如发送到车载通信设备或者发送到车主的移动终端，车主可以及时处理，系好安全带，又例如，车辆违章停放在高速公路的应急车道中，及时通知车主，可以让车主尽快从应急车道中移走，因此，该实施例的交通违章处理方法，不仅可以实现处罚，也可以实现安全防护。

进一步地，所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括如下步骤：

所述违章处理服务器判断是否存在所述违章车辆的前次违章记录，且该前次违章记录与当前处理的违章记录属于同一路段；

如果不存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单；

如果存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器判断在所述违章车辆的前次违章之后，是否已向所述违章车辆的车主发送违章提醒；

如果前次违章之后已发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分，但不发放电子罚单；不发放电子罚单是为了避免对于同一个连续的违章行为多次处罚，但是由于已经对车主进行了提醒，车主仍然不改，那么仍然要进行扣除积分的处罚；

如果前次违章之后未发送违章提醒，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单，即在无法联系到车主的情况下，对于同一个连续的违章行为不再进行处罚。

在该实施例中，如果对于该违章车辆，存在属于同一路段的前次违章记录且前次违章记录后已向车主发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分时，扣除的积分数等于当前违章类型所对应的积分乘以加倍系数，以提高对于知道自己违章仍然进行违章的行为的处罚力度。

如图3所示，所述车辆接收到证明请求之后，还包括如下步骤：

车载语音播放设备播放证明请求语音，并检测用户的语音指令；

如果用户的语音指令为允许证明，则通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像；

如果用户的语音指令为拒绝证明，则不采集图像，并返回拒绝证明至所述违章确认服务器。由此，在该实施例中，车辆采集图像和上传图像都是经过车主允许的，在车主愿意的情况下进行证明。在上传到区块链时，由于证明车辆的信息是采用私钥加密的，不会被除了违章处理服务器之外的第三方获知，可以很好地保障用户的隐私，用户在进行证明时没有后顾之忧。

所述违章确认服务器接收到车辆上传的图像后，判断车辆上传的图像是否存在需要证明的违章车辆的图像，如果是，则所述违章确认服务器将该图像作为违章车辆的图像；

所述违章处理服务器在读取违章信息后，对上传所述违章车辆的图像的车辆进行积分奖励。此处奖励的积分和对违章车辆扣除的积分可以是同一种性质的，该积分可以是注册在车联网中的车辆的积分，积分可以兑换礼品，享有优先加油权利，或者抵扣购物等等。本发明可以结合车联网技术和区块链技术，对现有的交通违章处理方法进行了很好的完善和提升。

如图4所示，本发明实施例还提供一种基于区块链的交通违章处理系统，应用于所述的基于区块链的交通违章处理方法，所述系统包括：

道路摄像头M100，设置于道路，且每隔预设时间段拍摄道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器M400；

违章确认服务器M400，所述违章确认服务器M400用于接收到所述道路图像时，判断所述道路图像中是否存在违章车辆M200，如果存在，则分析所述违章车辆M200的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头M100的预设距离范围内的车辆；如图4中所示，道路摄像头M100拍摄到违章车辆M200在实线上变道的违章事件，则违章确认服务器M400将证明请求发送至其周围的车辆，如果车辆同意证明，则可以作为证明车辆M300进一步提供更多的证据；

所述违章确认服务器M400还用于接收到车辆上传的证明图像后，根据所述道路摄像头M100拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆M200的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆M200的车牌信息、违章类型和违章车辆M200的图像存储于区块链M600；

车辆，用于接收到证明请求时，通过前方摄像头M100和后方摄像头M100分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆M200的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆M200的图像上传至所述违章确认服务器M400；

违章处理服务器M500，用于从所述区块链M600中读取违章的编号、违章车辆M200的车牌信息、违章类型和违章车辆M200的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆M200进行处理，并记录处理结果。

违章确认服务器M400和违章处理服务器M500可以作为区块链M600中的一个节点，并且在该区块链M600中的其他节点中也存储有违章信息和违章处理信息。违章确认服务器M400可以有多个，违章处理服务器M500也可以有多个，通过区块链也可以实现信息共享。

在该实施例中，所述基于区块链的交通违章处理系统中的各个组成部分的功能实现方式可以采用上述基于区块链的交通违章处理方法中的各个步骤的具体实施方式，在此不再赘述。

与现有技术相比，采用了该发明中的基于区块链的交通违章处理方法，具有如下有益效果：

本发明不再单纯依靠摄像头的违章检测，进一步还增加了车辆的证明作用，通过多个角度的图像拍摄保证能够准确判断违章车辆的车牌信息和违章类型，提高证据采集的丰富性和准确性，并且在确认违章信息后，将违章车辆的相关信息和违章图像上传到区块链中进行存储，通过区块链保证证据不会被篡改和遗失；违章处理服务器每隔一段时间从区块链获取待处理的违章信息，并且在违章处理完成后，存储违章处理结果，保证违章处理的准确性和有效性，避免违章记录遗失或后期翻供，大大提高了违章处理的效率。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (9)

1.一种基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

设置于道路的道路摄像头获取道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器；

所述违章确认服务器判断所述道路图像中是否存在违章车辆，如果存在，则分析所述违章车辆的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头的预设距离范围内的车辆；

接收到证明请求的车辆，通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆的图像上传至所述违章确认服务器；

所述违章确认服务器根据所述道路摄像头拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像存储于区块链；

违章处理服务器从所述区块链中读取违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆进行处理，并记录处理结果。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述违章确认服务器分析所述违章车辆的车辆信息，包括所述违章确认服务器判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，如果是，则所述违章确认服务器将所述违章车辆的车牌信息作为车辆信息，如果所述违章确认服务器检测到所述违章车辆的部分车牌信息，所述违章确认服务器进一步检测所述违章车辆的车型和车辆颜色，将所述违章车辆的车型和车辆颜色与所述部分车牌信息作为所述违章车辆的车牌信息。

3.根据权利要求2所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述违章确认服务器分析判断是否检测到所述违章车辆的完整车牌信息，包括如下步骤：

将所述违章车辆的车牌区域图像根据字符分割，分割得到多个车牌字符图像，将各个所述车牌字符图像输入至训练好的字符识别模型，得到各个车牌字符图像的概率最高的字符；

判断各个车牌字符图像中概率最高的字符的概率是否均大于第一预设阈值；

如果是，则将各个车牌字符图像的概率最高的字符按照顺序组合成所述违章车辆的完整车牌信息；

否则，将概率大于第一预设阈值的字符作为所述违章车辆的部分车牌信息。

4.根据权利要求3所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，接收到证明请求的车辆拍摄图像后，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，包括如下步骤：

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的完整车牌信息，则判断所述前方图像和所述后方图像中是否存在对应所述完整车牌信息的车辆；

如果所述违章车辆的车辆信息包括所述违章车辆的部分车牌信息、车型和车辆的颜色，则判断所述前方图像和后方图像中是否存在一车辆，该车辆的车牌字符中包括所述部分车牌信息，且该车辆的车型和车辆的颜色与所述违章车辆的车型和车辆的颜色一致。

5.根据权利要求1所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述违章处理服务器每隔预设间隔时间段从所述区块链中读取在该预设间隔时间段内新增加的违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像之后，判断是否查询到所述违章的编号所对应的处理结果，如果是，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行处理；

所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单。

6.根据权利要求5所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理之后，还包括如下步骤：

所述违章处理服务器根据所述违章车辆的车牌信息判断是否存储有所述违章车辆对应的车主联系信息；

如果是，则所述违章处理服务器向所述违章车辆的车主发送违章提醒；

所述违章处理服务器对所述违章车辆进行处理，包括如下步骤：

所述违章处理服务器判断是否存在所述违章车辆的前次违章记录，且该前次违章记录与当前处理的违章记录属于同一路段；

如果不存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单；

如果存在与当前处理的违章记录属于同一路段的前次违章记录，则所述违章处理服务器判断在所述违章车辆的前次违章之后，是否已向所述违章车辆的车主发送违章提醒；

如果前次违章之后已发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分，但不发放电子罚单；

如果前次违章之后未发送违章提醒，则所述违章处理服务器不对所述违章车辆进行扣除积分和发放电子罚单。

7.根据权利要求6所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，如果对于该违章车辆，存在属于同一路段的前次违章记录且前次违章记录后已向车主发送违章提醒，则所述违章处理服务器对所述违章车辆进行扣除积分时，扣除的积分数等于当前违章类型所对应的积分乘以加倍系数。

8.根据权利要求1所述的基于区块链的交通违章处理方法，其特征在于，所述车辆接收到证明请求之后，还包括如下步骤：

车载语音播放设备播放证明请求语音，并检测用户的语音指令；

如果用户的语音指令为允许证明，则通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像；

如果用户的语音指令为拒绝证明，则不采集图像，并返回拒绝证明至所述违章确认服务器；

所述违章确认服务器接收到车辆上传的图像后，判断车辆上传的图像是否存在需要证明的违章车辆的图像，如果是，则所述违章确认服务器将该图像作为违章车辆的图像；

所述违章处理服务器在读取违章信息后，对上传所述违章车辆的图像的车辆进行积分奖励。

9.一种基于区块链的交通违章处理系统，其特征在于，应用于权利要求1至8中任一项所述的基于区块链的交通违章处理方法，所述系统包括：

道路摄像头，设置于道路，且每隔预设时间段拍摄道路图像，将所述道路图像和位置数据发送至违章确认服务器；

违章确认服务器，所述违章确认服务器用于接收到所述道路图像时，判断所述道路图像中是否存在违章车辆，如果存在，则分析所述违章车辆的车辆信息，并将证明请求发送至发送该道路图像的道路摄像头的预设距离范围内的车辆；以及用于接收到车辆上传的证明图像后，根据所述道路摄像头拍摄的道路图像和车辆上传的图像判断所述违章车辆的车牌信息和违章类型，并将此次违章的编号、所述违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像存储于区块链；

车辆，用于接收到证明请求时，通过前方摄像头和后方摄像头分别采集前方图像和后方图像，从所述前方图像和所述后方图像中分析是否检测到与所述违章车辆的车辆信息一致的车辆，如果是，则将检测到违章车辆的图像上传至所述违章确认服务器；

违章处理服务器，用于从所述区块链中读取违章的编号、违章车辆的车牌信息、违章类型和违章车辆的图像，根据所述违章类型与处罚手段的对应关系，对所述违章车辆进行处理，并记录处理结果。