CN113347608B - 一种用于车辆的物联网可信认证方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于车辆的物联网可信认证方法，包括以下步骤，S1，交通信息采集模块通过信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆数据，并结合定位技术对车辆进行定位，完成车辆认证；S2，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过通过串口通信传输至车载终端；S3，车载终端发送声纹身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，通过声音传感器进行录音，单片机进行语音声纹识别和验证，得出声纹身份验证结果；通过车辆认证与人身识别认证的结合，保证可信认证系统的健壮性，提升了安全性和用户体验，有效防止假冒闯入者进入车辆系统，盗取车辆数据资源，更加安全稳定。

Description

一种用于车辆的物联网可信认证方法
技术领域
本发明属于车辆可信认证领域，尤其涉及一种用于车辆的物联网可信认证方法。
背景技术
车辆可信认证是对车辆、人物或进程进行身份确认的过程，决定是否允许其访问相关资源，以此实现对系统资源的授权的可管可控性，有效防止假冒合法身份用户的攻击行为，保证车辆系统的访问安全和数据资源的合理配置；目前车联网是基于庞大资源库实现动态数据分析与判别的，网络接入的开放性需要车辆提供更加安全的保护机制，进行身份认证是意向重要的技术手段。
现有的车辆很少有身份认证系统，少量的车载系统或者车辆认证系统也只是采用密码的形式进行身份认证，容易被人伪造，造成车辆资源损失；目前采用生物特征进行认证的方式有很多，但是大多采用单一的生理特征，如人脸识别、声纹识别、指纹识别等，单一的生理特征虽然具有唯一性，但是由于特征数据单一、外在因素影响，容易造成特征数据差异，导致识别准确性差，识别效率低；同时当前对于车辆识别基本采用车牌号识别或者车架号进行识别，采用GPS进行定位，抗伪造能力差，识别定位偏差较大，导致车辆系统安全性较差。
中国专利申请号201010200314.8公开了一种车辆认证方法、装置及系统。涉及车辆认证技术领域，能够较有效地对车辆进行认证，并且不会给车主造成不便。包括以下步骤：接收路侧单元发送的启动信号；获取固定在车辆上的防拆电子标签中的识别信息；根据所述防拆电子标签中的识别信息对所述车辆进行认证。上述技术方案对通过防拆电子标签对车辆进行认证，认证系统单一，系统安全系数低，认证误差较大，有待改进。
中国专利申请号202010480066.0公开一种车辆认证方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取匹配目标启动指令的目标车辆的视频图像，所述目标启动指令包括目标认证信息；基于每一帧目标图像中所述目标车辆对应的车辆特征，确定每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度；基于所述每一帧目标图像分别在多个车辆视角下的置信度，确定所述视频图像对应的待认证信息；若所述待认证信息与所述目标认证信息相匹配，则确定所述目标车辆认证通过。上述技术方案仅仅通过摄像进行认证，认证难度小，安全性较低，抗伪造能力弱。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供了一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过在物联网的基础上，结合智能交通的发展和应用和可信认证系统，增加认证系统的可靠性和安全性；通过设定的物联网结合定位系统设定的定位方法，增加了车辆定位的准确性，进一步提升车辆认证效率和车辆认证的准确性；通过物联网技术融合了人物可信认证的方法，通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，提升人身认证效率，降低系统被伪造证据认证和被攻击的风险，系统安全等级更高；通过车辆认证与人身识别认证的结合，保证可信认证系统的健壮性，提升了安全性和用户体验，有效防止假冒闯入者进入车辆系统，盗取车辆数据资源，更加安全稳定。
本发明提供如下技术方案：
一种用于车辆的物联网可信认证方法，包括以下步骤，S1，交通信息采集模块通过信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆数据，并结合定位技术对车辆进行定位，完成车辆认证；
S2，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过通过串口通信传输至车载终端；
S3，车载终端发送声纹身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，通过声音传感器进行录音，单片机进行语音声纹识别和验证，得出声纹身份验证结果；
S4，车载终端发送三维发音动作身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，在进行录音的同时通过红外摄像头摄取面部三维特征，获取发音时的三维视觉数据，单片机通过信息库对三维视觉数据进行识别和验证，同时结合语音声纹识别和验证结果，得出三维发音动作身份验证结果，完成人身认证。
优选的，步骤S1中，信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆位置实时信息通过云服务器进行分析处理，将分析数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换为成符合TCP/IP协议的数据和信息通过GPRS通信传输至车载终端，通过定位方法对车辆进行定位，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性。
优选的，步骤S1中，在对车辆进行定位时，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点感应到车辆，车辆与其发生相对位移，车辆上装设有两部无线信号接收机，通过监测无线射频的信号频率差确定车辆的位置。
优选的，步骤S4中，车辆自身采集模块对人身进行认证时，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理，同步处理方法步骤为：A,从录制的音频中切除一段提示音作为参考；B，对参考的提示音和测试音频进行加窗分帧和短时傅里叶变换处理，提取每一帧的傅里叶系数，设参考提示音的长度为N帧，则第i帧第j维度的傅里叶系数fij，则测试音的第i帧第j维度的傅里叶系数eij。
优选的，同步处理方法步骤还包括，C，取长度为N帧的滑动窗，使其处于滑动音频开始位置；D，从步骤B中截取滑动窗内对应帧的傅里叶系数；E，计算滑动窗与参考提示音之间的相关相互关系，并保存该系数以及对应的位置。
优选的，同步处理方法步骤还包括，F，滑动窗结束位置下移一帧，若下一帧非最后一帧则重新返回步骤D中，否则进入下一步；G，在所有的相关关系中选取最大值，找出与其对应的位置，该位置就是测试音频中开始音结束时间；通过以上方法得出结束提示音在测试音频开始位置，在切除音频开始提示音和结束提示音后，实现三维语音数据和语音数据在录制时间上的同步。
优选的，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理时，为了增加采集信息的准确性，对采集过程中的由于设备突发错误而导致数据不连续的情况进行异常值修复。
优选的，一种用于车辆的物联网可信认证方法采用一种可信认证系统，包括车载终端、服务端；还包括信息采集端，所述信息采集端包括车辆自身采集模块和交通信息采集模块，所述服务端包括单片机和云服务器，所述车辆自身采集模块与单片机通过串口通信方式连接，所述交通信息采集模块与云服务器通过GPRS无线通信方式连接，所述单片机与车载终端有线连接，车载终端与云服务器之间进行无线通信；所述车辆自身采集模块包括多个红外摄像头和至少一个声音传感器，红外摄像头与声音传感器通过设置的数据采集模块与单片机连接；
所述信息采集端对应物联网的感应层，是整个系统的数据源头，实时采集认证信息和车辆行驶信息；所述服务端对应物联网的传输层，传输层将感应层获取的数据经过单片机和云服务器分析处理之后传递至车载终端；所述车载终端对应物联网的应用层，车子终端接受经过传输层分析的数据信息，并通过单片机存入信息库，经过认证信息比对，确认正确认证信息，提高车辆网系统使用安全性。
优选的，所述交通信息采集模块包括信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器；信号灯为集集成GPRS通信和计算模块的信号灯，向车载终端发送数字信号信息、道路交通引导信息、路况信息；车辆中装配有唯一的识别标签，识别标签与道路两旁设置的RFID传感器进行信号传输，识别车辆。
优选的，车载终端通过公路系统的摄像头、信号灯、和RFID传感器通过GPS接收器获得车辆精准位置信息，作为网络中的锚节点，且基于测距技术对车辆在运行过程中进行精确定位；提供车辆当前位置信息，确定车辆位置，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性，防止被网络攻击。
优选的，所述车辆自身采集模块在进行认证数据采集时，通过采集声纹和三维发音动作数据信息并进行分析处理，融合不同的生理特征，综合对个人身份进行鉴别和认证，安全性高。
优选的，所述车辆自身采集模块进行认证的方法步骤包括：视听同步切分，异常值剔除，提取嘴唇轨迹，计算静态嘴唇，相对唇部动作计算，级别归一化处理，成分分析，得出静态视觉特征认证结果。
优选的，所述云服务器无线通信采用GPRS通信模块和车载终端之间建立通信连接，车载终端通过RS232接口进行通信，发送AT指令操作GPRS通信模块进行数据波特率设置，PDP上下文激活和GPRS网关设置操作；所述无线通信支持GPRS的网络传输形式，采用公共网络的固定IP。
优选的，通过车辆自身采集模块、单片机、车载终端完成车辆对人的认证；通过交通信息采集、云服务器、车载终端完成车辆的定位及认证。
优选的，认证系统基于数字证书的身份认证方式。
优选的，车辆自身采集模块采用多通道并行AD转换模块，具体可采用AD7779为AD采集芯片，AD7770芯片是8通道、24位同步采样ADC，采样速率分辨率高15.2 × 10−6 SPS，采样精确度高，采样准确。
优选的，所述车辆自身采集模块包括声音传感器和红外摄像头，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换成符合TCP/IP协议的数据和信息通过串口通信传输至车载终端，并通过单片机内置的信息库进行声纹身份验证和三维发音视觉数据进行分析和验证，得出验证结果。信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆位置实时信息通过云服务器进行分析处理，将分析数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换为成符合TCP/IP协议的数据和信息通过GPRS通信传输至车载终端，通过定位方法对车辆进行定位，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性。在对车辆进行定位时，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点感应到车辆，车辆与其发生相对位移，车辆上装设有两部无线信号接收机，通过监测无线射频的信号频率差确定车辆的位置，具体的，设定智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点S位置为S（xn,yn,zn）,其中n=1,2,3···，移动车辆位置设为Y（x,y,z），则Y与S的连线与车辆移动的方向v之间的夹角为θt，其中t表示不同位置的夹角，t=0,1,2···，则移动车辆位置Y接受到的频率差f满足，f=v/λ(cosθ1-cosθ0)，上式中λ为频率波长，通过多次测量频率差值，得出一组频率差值fs=f+m,上式中m为噪声值，通过对fs进行迭代求解，可以得出移动车辆Y的实时位置，通过此种方式完成对车辆的定位认证，定位精确度高，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器和移动车辆相互协作，提高车辆网定位和感知的精度，减少定位误差，增加车辆认证的安全性。
另外，在进行三维语音动作数据和语音数据同步采集时，为了进一步增加采集信息的准确性，对采集过程中的由于设备突发错误而导致数据不连续的情况进行异常值修复，在基于k最邻近的异常值检测中，点ci,t=[xi,t, yi,t, zi,t]异常点表达式满足|ci-ci1|>φ·δi；上式中，ci1是最邻近k个点的均值，δi时方差，φ是一个常数，取值范围为（1-10）；当采用不同的常数对k最邻近点值进行修复时，选取合适的φ，当一个异常值出现时，可以使用最邻近的k个点的均值ci1代替原来的ci进行修复，减小误差，当连续异常点超过20个时，数据损坏严重，修复误差加大，该数据选择丢弃。
另外，通过红外摄像头自带的向导程序初始化摄像头参数，根据标准的人脸模型获取人脸标记点位置，通过三维视觉数据提取嘴唇标记点的运动轨迹，对获取的数据进行截取和处理之后，得到24维唇部发音动作轨迹。对于不同的人说话嘴唇大小不一样，导致发音动作变异，为了减小这种误差，增加嘴唇动作的准确性，对的到嘴唇数据l进行零均值、方差归一化处理，l满足l=（l-l1）/(δ1)1/2；上式中，l1是说话者所有句子的数据平均值，δ1是话者所有句子的方差，通过此种方法将嘴唇数据l进行归一化处理，减小不同人嘴唇动作的误差和异样值，减小车辆自身采集模块的可信认证误差，并且提高可信认证效率；通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，提升人身认证效率，降低系统被伪造证据认证和被攻击的风险，进一步提高系统安全等级。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过在物联网的基础上，结合智能交通的发展和应用和可信认证系统，增加认证系统的可靠性和安全性。
（2）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过设定的物联网结合定位系统设定的定位方法，增加了车辆定位的准确性，进一步提升车辆认证效率和车辆认证的准确性。
（3）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过物联网技术融合了人物可信认证的方法，通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，提升人身认证效率，降低系统被伪造证据认证和被攻击的风险，系统安全等级更高。
（4）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过车辆认证与人身识别认证的结合，保证可信认证系统的健壮性，提升了安全性和用户体验，有效防止假冒闯入者进入车辆系统，盗取车辆数据资源，更加安全稳定。
（5）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过对移动车辆频率差的方式完成对车辆的定位认证，定位精确度高，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器和移动车辆相互协作，提高车辆网定位和感知的精度，减少定位误差，增加车辆认证的安全性。
（6）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，车辆自身采集模块对人身进行认证时，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理，实现三维语音数据和语音数据在录制时间上的同步，增加同步认证的精确度，减少人身认证误差。
（7）本发明一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过将三维语音动作数据进行平均值、方差归一化处理，归一化处理，减小不同人嘴唇动作的误差和异样值，减小车辆自身采集模块的可信认证误差，并且提高可信认证效率；通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，进一步提高系统安全等级。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明的整体系统框图。
图2是本发明的信息库结构框图。
图3是本发明的人身语音认证系统流程图。
图4是本发明的人身三维语音动作认证系统流程图。
图5是本发明的视听同步处理处理流程图。
图6是本发明的车辆与智能信号灯通信流程图。
图7时本发明的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
如图7所示，一种用于车辆的物联网可信认证方法，包括以下步骤，S1，交通信息采集模块通过信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆数据，并结合定位技术对车辆进行定位，完成车辆认证；
S2，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过通过串口通信传输至车载终端；
S3，车载终端发送声纹身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，通过声音传感器进行录音，单片机进行语音声纹识别和验证，得出声纹身份验证结果；
S4，车载终端发送三维发音动作身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，在进行录音的同时通过红外摄像头摄取面部三维特征，获取发音时的三维视觉数据，单片机通过信息库对三维视觉数据进行识别和验证，同时结合语音声纹识别和验证结果，得出三维发音动作身份验证结果，完成人身认证。
步骤S1中，信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆位置实时信息通过云服务器进行分析处理，将分析数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换为成符合TCP/IP协议的数据和信息通过GPRS通信传输至车载终端，通过定位方法对车辆进行定位，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性。
步骤S1中，在对车辆进行定位时，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点感应到车辆，车辆与其发生相对位移，车辆上装设有两部无线信号接收机，通过监测无线射频的信号频率差确定车辆的位置。
步骤S4中，车辆自身采集模块对人身进行认证时，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理，在一段语音中找出结束位置方法步骤为：A,从录制的音频中切除一段提示音作为参考；B，对参考的提示音和测试音频进行加窗分帧和短时傅里叶变换处理，提取每一帧的傅里叶系数，设参考提示音的长度为N帧，则第i帧第j维度的傅里叶系数fij，则测试音的第i帧第j维度的傅里叶系数eij；C，取长度为N帧的滑动窗，使其处于滑动音频开始位置；D，从步骤B中截取滑动窗内对应帧的傅里叶系数；E，计算滑动窗与参考提示音之间的相关相互关系r，并保存该系数以及对应的位置，相关关系r满足以下公式r=(eij-e)( fij-f1)/（(eij-e)2( fij-f1)2）1/2，上式中e和f1是均值；F，滑动窗结束位置下移一帧，若下一帧非最后一帧则重新返回步骤D中，否则进入下一步；G，在所有的相关关系中选取最大值，找出与其对应的位置，该位置就是测试音频中开始音结束时间；通过以上方法得出结束提示音在测试音频开始位置，在切除音频开始提示音和结束提示音后，实现三维语音数据和语音数据在录制时间上的同步，增加同步认证的精确度，减少人身认证误差。
实施例二：
如图1-2、6所示，一种用于车辆的物联网可信认证系统，包括车载终端、服务端；还包括信息采集端，所述信息采集端包括车辆自身采集模块和交通信息采集模块，所述服务端包括单片机和云服务器，所述车辆自身采集模块与单片机通过串口通信方式连接，所述交通信息采集模块与云服务器通过GPRS无线通信方式连接，所述单片机与车载终端有线连接，车载终端与云服务器之间进行无线通信；所述车辆自身采集模块包括多个红外摄像头和至少一个声音传感器，红外摄像头与声音传感器通过设置的数据采集模块与单片机连接；
所述信息采集端对应物联网的感应层，是整个系统的数据源头，实时采集认证信息和车辆行驶信息；所述服务端对应物联网的传输层，传输层将感应层获取的数据经过单片机和云服务器分析处理之后传递至车载终端；所述车载终端对应物联网的应用层，车子终端接受经过传输层分析的数据信息，并通过单片机存入信息库，经过认证信息比对，确认正确认证信息，提高车辆网系统使用安全性。
所述交通信息采集模块包括信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器；信号灯为集集成GPRS通信和计算模块的信号灯，向车载终端发送数字信号信息、道路交通引导信息、路况信息；车辆中装配有唯一的识别标签，识别标签与道路两旁设置的RFID传感器进行信号传输，识别车辆。
车载终端通过公路系统的摄像头、信号灯、和RFID传感器通过GPS接收器获得车辆精准位置信息，作为网络中的锚节点，且基于测距技术对车辆在运行过程中进行精确定位；提供车辆当前位置信息，确定车辆位置，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性，防止被网络攻击。
所述云服务器无线通信采用GPRS通信模块和车载终端之间建立通信连接，车载终端通过RS232接口进行通信，发送AT指令操作GPRS通信模块进行数据波特率设置，PDP上下文激活和GPRS网关设置操作；所述无线通信支持GPRS的网络传输形式，采用公共网络的固定IP。
通过车辆自身采集模块、单片机、车载终端完成车辆对人的认证；通过交通信息采集、云服务器、车载终端完成车辆的定位及认证；认证系统基于数字证书的身份认证方式。
车辆自身采集模块采用多通道并行AD转换模块，具体可采用AD7779为AD采集芯片，AD7770芯片是8通道、24位同步采样ADC，采样速率分辨率高15.2 × 10−6 SPS，采样精确度高，采样准确。
实施例三：
如图3-5所示，在实施例一的基础上，所述车辆自身采集模块在进行认证数据采集时，通过采集声纹和三维发音动作数据信息并进行分析处理，融合不同的生理特征，综合对个人身份进行鉴别和认证，安全性高。
所述车辆自身采集模块进行认证的方法步骤包括：视听同步切分，异常值剔除，提取嘴唇轨迹，计算静态嘴唇，相对唇部动作计算，级别归一化处理，成分分析，得出静态视觉特征认证结果。
实施例四：
在实施例二的基础上，所述车辆自身采集模块包括声音传感器和红外摄像头，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换成符合TCP/IP协议的数据和信息通过串口通信传输至车载终端，并通过单片机内置的信息库进行声纹身份验证和三维发音视觉数据进行分析和验证，得出验证结果。信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆位置实时信息通过云服务器进行分析处理，将分析数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换为成符合TCP/IP协议的数据和信息通过GPRS通信传输至车载终端，通过定位方法对车辆进行定位，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性。在对车辆进行定位时，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点感应到车辆，车辆与其发生相对位移，车辆上装设有两部无线信号接收机，通过监测无线射频的信号频率差确定车辆的位置，具体的，设定智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点S位置为S（xn,yn,zn）,其中n=1,2,3···，移动车辆位置设为Y（x,y,z），则Y与S的连线与车辆移动的方向v之间的夹角为θt，其中t表示不同位置的夹角，t=0,1,2···，则移动车辆位置Y接受到的频率差f满足，f=v/λ(cosθ1- cosθ0)，上式中λ为频率波长，通过多次测量频率差值，得出一组频率差值fs=f+m,上式中m为噪声值，通过对fs进行迭代求解，可以得出移动车辆Y的实时位置，通过此种方式完成对车辆的定位认证，定位精确度高，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器和移动车辆相互协作，提高车辆网定位和感知的精度，减少定位误差，增加车辆认证的安全性。
实施例五：
在进行三维语音动作数据和语音数据同步采集时，为了进一步增加采集信息的准确性，对采集过程中的由于设备突发错误而导致数据不连续的情况进行异常值修复，在基于k最邻近的异常值检测中，点ci,t=[xi,t, yi,t, zi,t]异常点表达式满足|ci-ci1|>φ·δi；上式中，ci1是最邻近k个点的均值，δi时方差，φ是一个常数，取值范围为（1-10）；当采用不同的常数对k最邻近点值进行修复时，选取合适的φ，当一个异常值出现时，可以使用最邻近的k个点的均值ci1代替原来的ci进行修复，减小误差，当连续异常点超过20个时，数据损坏严重，修复误差加大，该数据选择丢弃。
通过红外摄像头自带的向导程序初始化摄像头参数，根据标准的人脸模型获取人脸标记点位置，通过三维视觉数据提取嘴唇标记点的运动轨迹，对获取的数据进行截取和处理之后，得到24维唇部发音动作轨迹。对于不同的人说话嘴唇大小不一样，导致发音动作变异，为了减小这种误差，增加嘴唇动作的准确性，对的到嘴唇数据l进行零均值、方差归一化处理，l满足l=（l-l1）/(δ1)1/2；上式中，l1是说话者所有句子的数据平均值，δ1是话者所有句子的方差，通过此种方法将嘴唇数据l进行归一化处理，减小不同人嘴唇动作的误差和异样值，减小车辆自身采集模块的可信认证误差，并且提高可信认证效率；通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，提升人身认证效率，降低系统被伪造证据认证和被攻击的风险，进一步提高系统安全等级。
通过上述技术方案得到的装置是一种用于车辆的物联网可信认证方法，通过在物联网的基础上，结合智能交通的发展和应用和可信认证系统，增加认证系统的可靠性和安全性；通过设定的物联网结合定位系统设定的定位方法，增加了车辆定位的准确性，进一步提升车辆认证效率和车辆认证的准确性；通过物联网技术融合了人物可信认证的方法，通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，提升人身认证效率，降低系统被伪造证据认证和被攻击的风险，系统安全等级更高；通过车辆认证与人身识别认证的结合，保证可信认证系统的健壮性，提升了安全性和用户体验，有效防止假冒闯入者进入车辆系统，盗取车辆数据资源，更加安全稳定；通过对移动车辆频率差的方式完成对车辆的定位认证，定位精确度高，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器和移动车辆相互协作，提高车辆网定位和感知的精度，减少定位误差，增加车辆认证的安全性；车辆自身采集模块对人身进行认证时，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理，实现三维语音数据和语音数据在录制时间上的同步，增加同步认证的精确度，减少人身认证误差；通过将三维语音动作数据进行平均值、方差归一化处理，归一化处理，减小不同人嘴唇动作的误差和异样值，减小车辆自身采集模块的可信认证误差，并且提高可信认证效率；通过人物的多种生理特征进行可信计算，增加可信认证的准确性，进一步提高系统安全等级。
本发明中未详细阐述的其它技术方案均为本领域的现有技术，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种用于车辆的物联网可信认证方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1，交通信息采集模块通过信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆数据，并结合定位技术对车辆进行定位，完成车辆认证；
S2，声音传感器和红外摄像头采集到的人身声音数据和三维发音视觉数据通过串口通信传输至车载终端；
S3，车载终端发送声纹身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，通过声音传感器进行录音，单片机进行语音声纹识别和验证，得出声纹身份验证结果；
S4，车载终端发送三维发音动作身份请求，单片机接受验证请求，之后生成身份验证文本，车载终端接受验证文本，在进行录音的同时通过红外摄像头摄取面部三维特征，获取发音时的三维视觉数据，单片机通过信息库对三维视觉数据进行识别和验证，同时结合语音声纹识别和验证结果，得出三维发音动作身份验证结果，完成人身认证；
步骤S1中，信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器锚节点获取的车辆位置实时信息通过云服务器进行分析处理，将分析数据通过Zigbee网络传输到Zigbee网关，转换为成符合TCP/IP协议的数据和信息通过GPRS通信传输至车载终端，通过定位方法对车辆进行定位，便于对车辆身份进行认证，增加可信认证系统的健全性；
在对车辆进行定位时，通过智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点感应到车辆，车辆与其发生相对位移，车辆上装设有两部无线信号接收机，通过监测无线射频的信号频率差确定车辆的位置，具体的，设定智能信号灯、RFID传感器、摄像头、GPS接收器任一锚节点S位置为S（xn,yn,zn）,其中n=1,2,3···，移动车辆位置设为Y（x,y,z），则Y与S的连线与车辆移动的方向v之间的夹角为θt，其中t表示不同位置的夹角，t=0,1,2···，则移动车辆位置Y接受到的频率差f满足，f=v/λ(cosθ1- cosθ0)，上式中λ为频率波长，通过多次测量频率差值，得出一组频率差值fs=f+m,上式中m为噪声值，通过对fs进行迭代求解，可以得出移动车辆Y的实时位置。
2.根据权利要求1所述一种用于车辆的物联网可信认证方法，其特征在于，步骤S4中，车辆自身采集模块对人身进行认证时，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理，同步处理方法步骤为：A,从录制的音频中切除一段提示音作为参考；B，对参考的提示音和测试音频进行加窗分帧和短时傅里叶变换处理，提取每一帧的傅里叶系数，设参考提示音的长度为N帧，则第i帧第j维度的傅里叶系数fij，则测试音的第i帧第j维度的傅里叶系数eij。
3.根据权利要求2所述一种用于车辆的物联网可信认证方法，其特征在于，同步处理方法步骤还包括，C，取长度为N帧的滑动窗，使其处于滑动音频开始位置；D，从步骤B中截取滑动窗内对应帧的傅里叶系数；E，计算滑动窗与参考提示音之间的相关相互关系，并保存该系数以及对应的位置。
4.根据权利要求3所述一种用于车辆的物联网可信认证方法，其特征在于，同步处理方法步骤还包括，F，滑动窗结束位置下移一帧，若下一帧非最后一帧则重新返回步骤D中，否则进入下一步；G，在所有的相关关系中选取最大值，找出与其对应的位置，该位置就是测试音频中开始音结束时间；通过以上方法得出结束提示音在测试音频开始位置，在切除音频开始提示音和结束提示音后，实现三维语音数据和语音数据在录制时间上的同步。
5.根据权利要求2所述一种用于车辆的物联网可信认证方法，其特征在于，对采集人身语音和三维语音动作数据做同步处理时，增加采集信息的准确性，对采集过程中的由于设备突发错误而导致数据不连续的情况进行异常值修复。
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