CN116597259A - 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品 - Google Patents

现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品 Download PDF

Info

Publication number
CN116597259A
CN116597259A CN202310614907.6A CN202310614907A CN116597259A CN 116597259 A CN116597259 A CN 116597259A CN 202310614907 A CN202310614907 A CN 202310614907A CN 116597259 A CN116597259 A CN 116597259A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
image
field
watermark
verification
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310614907.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116597259B (zh
Inventor
何伟锋
刘江
郭奕卫
张志华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Huanju Mark Network Information Co ltd
Original Assignee
Guangzhou Huanju Mark Network Information Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Huanju Mark Network Information Co ltd filed Critical Guangzhou Huanju Mark Network Information Co ltd
Priority to CN202310614907.6A priority Critical patent/CN116597259B/zh
Publication of CN116597259A publication Critical patent/CN116597259A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116597259B publication Critical patent/CN116597259B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/776Validation; Performance evaluation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60Protecting data
    • G06F21/64Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0021Image watermarking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/26Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/95Pattern authentication; Markers therefor; Forgery detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)

Abstract

本申请涉及一种现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验;应用摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码对第一防伪码进行校验;基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行校验,当全部校验通过时判定所述现场图像文件为现场真实文件。由此确定的判定结果对于施工现场来说,具有高度的校验可靠性。

Description

现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品
技术领域
本申请涉及信息安全技术,尤其涉及一种现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品。
背景技术
在一些工程场景,例如物业施工现场、建筑施工现场等,存在进行实地考勤或者现场验证的需求,合作中的甲乙双方常需对现场信息进行同步或异步的校验,例如,业主需要校验物业方对其房屋修缮后的实地实时效果,或者,物业方需要对施工队的现场作业进行取证存档等等,这些需求都涉及到对现场信息进行校验。
对现场信息进行校验时,通常依赖于图文信息,这些图文信息如何进行真实性和完整性识别,关系到相应场景下对现场信息进行校验的有效性,传统技术通常简单结合水印技术进行校验,但水印技术本身只能防患相应的图片不被篡改,而工程场景中,不仅要考虑图文的防伪,还要考虑其现场真实性,所以,需要适配具体场景探索更为细腻有效的解决方案。
发明内容
本申请的目的在于解决上述问题而提供一种现场信息校验方法及其相应的装置、设备、非易失性可读存储介质,以及计算机程序产品。
根据本申请的一个方面,提供一种现场信息校验方法,包括如下步骤:
获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;
对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;
基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;
当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;
当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
可选的,对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,包括:
应用预设的目标识别模型提取出所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像;
应用预设的图像分割模型分别对所述防伪签章和水印图像进行图像分割,获得纯净的防伪签章和水印图像;
应用光学识别模型分别对所述纯净的防伪签章和水印图像进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息。
可选的,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件,包括:
对所述图像数据消除所述防伪签章和水印图像,获得原始图像;
根据所述现场信息中的拍摄位置信息,获取相应位置的施工现场三维模型;
判断所述原始图像是否属于所述施工现场三维模型的一个特定视角的投影图像,当属于所述投影图像时,判定所述现场图像文件为现场真实文件,否则,判定所述现场图像文件失实。
可选的,获取由终端设备提交的现场图像文件之前,包括:
响应所述终端设备的服务同步请求,向该终端设备发送当前服务器的时间同步信息,使所述终端设备基于该时间同步信息维持与当前服务器的时间同步;
向所述终端设备推送所述摘要算法的最新版本,以完成当前服务器与所述终端设备关于所述摘要算法的预协议。
可选的,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,包括:
根据所述摘要算法的入参条件,从所述现场信息中提取出拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及从所述元数据信息中提取出所述图像数据的分辨率信息;
应用所述摘要算法,根据所述拍摄时间信息、拍摄位置信息以及分辨率信息生成第二防伪码;
将所述第二防伪码转换为特定字符长度。
可选的,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
生成所述现场图像文件的验真报告,其中包括各个一致性校验环节相对应的结果信息;
将所述验真报告推送至所述终端设备中显示。
可选的,判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
将所述现场图像文件发布到证据展示页面;
在存证数据库中添加现场事件相对应的记录数据,所述记录数据包括所述现场信息及提供所述现场图像文件的登录用户的用户标识。
根据本申请的另一方面,提供一种现场信息校验装置,包括:
文件获取模块,设置为获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;
光学识别模块,设置为对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;
图像校验模块,设置为基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;
防伪校验模块,设置为当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;
现场校验模块,设置为当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
根据本申请的另一方面,提供一种现场信息校验设备,包括中央处理器和存储器,所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述的现场信息校验方法的步骤。
根据本申请的另一方面,提供一种非易失性可读存储介质,其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的现场信息校验方法所实现的计算机程序,所述计算机程序被计算机调用运行时,执行该方法所包括的步骤。
根据本申请的另一方面,提供一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本申请任意一种实施例中所述方法的步骤。
相对于现有技术,本申请基于终端设备提交的现场图像文件中的元数据信息,先对现场图像文件的图像数据的图像信息进行校验,再对图像数据中的防伪签章相对应的第一防伪码进行校验,最后基于元数据信息对图像数据中的水印图像相对应的水印信息中的现场信息进行校验,在层层校验均通过后,才判定现场图像文件为现场真实文件,通过对现场图像文件的图像数据和拍摄环境的真实性、完整性进行全面的校验,使判定结果更为可靠,对于施工现场之类的目标场景来说,具有高度的校验可靠性,可全面确保现场图像文件符合施工现场事实,对于解决施工场地的现场事实验证的问题来说,具有高度实用意义。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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的附图。
图1为本申请的示例性的应用环境的网络架构示意图;
图2为本申请的现场信息校验方法的一种实施例的流程示意图;
图3为本申请的实施例中获取图像数据中的第一防伪码和水印信息的流程示意图;
图4为本申请实施例中利用施工现场三维模型对图像数据进行一致性校验的流程示意图;
图5为本申请实施例中完成服务器与终端设备关于摘要算法的预协议的流程示意图;
图6为本申请实施例中应用摘要算法生成防伪码的流程示意图;
图7为本申请实施例中生成验真报告的流程示意图;
图8为本申请实施例中实施存证记录的流程示意图;
图9为本申请的现场信息校验装置的原理框图;
图10为本申请所采用的一种现场信息校验设备的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1,本申请一种示例性的应用场景所采用的网络架构,包括终端设备80和服务器82,所述终端设备可为智能手机之类的移动终端,用于拍摄现场环境图像,生成现场图像文件;所述服务器82用于执行本申请的现场信息校验方法,以为所述现场图像文件提供校验服务,此外,所述服务器82还可以为所述现场图像文件提供存证服务、考勤服务、电商服务订单的执行服务等。所述服务器82可以是一个服务机群中的前端服务器,服务机群中的各个服务器也可以是分布式部署的。
示例性的一个应用场景中,用户可通过所述终端设备在现场环境中进行拍摄生成相应的现场图像文件,现场图像文件包括图像数据和元数据信息,元数据信息用于记录图像数据在生成时的各种属性相对应的数据,这些属性包括但不限于拍摄环境属性、图像信息属性等。示例而言,所述元数据信息可以是Exif(Exchangeable image file format)信息,即可交换图像文件格式相对应的附加信息,在这些元数据信息中,可以包含拍摄时间属性、拍摄位置属性等拍摄环境属性,记载有相应的属性数据;也可以包含图像数据相对应的横向的分辨率和纵向的分辨率等属性及其属性数据。当然,在某些实施例中,所述元数据信息也可以是自定义的扩展属性,随现场图像文件中的图像数据相应生成即可。
在所述现场图像文件的图像数据中,还可以添加水印图像,所述水印图像用于展示水印信息,所述水印信息中可以包含用于表征拍摄现场相对应的环境因素的现场信息,现场信息可以从元数据信息中提取,例如提取元数据信息中的拍摄位置信息和拍摄时间信息作为现场信息等,当然,水印信息中也可以包含元数据信息中的图像信息,例如图像数据的横向和纵向的分辨率等。此外,根据实际需要,在所述水印信息中,还可以包含由用户自定义生成的自定义信息,这些自定义信息通常是文本或图案,由用户自行选定即可。
在所述现场图像文件的图像数据中,还可以添加防伪签章,防伪签章也是一种图像,具体可以是根据所述水印信息,特别是其中的现场信息和图像信息,通过应用预设的摘要算法,生成其相应的防伪码,然后将防伪码图像化后合成到所述图像数据中,使由此获得的现场图像文件中的图像数据既包含有水印图像,还包含有防伪签章。
适应具体需求,可以在终端设备中指定现场图像文件,提交给服务器进行校验,通过服务器的层层校验,识别现场图像文件中的图像数据是否属于特定现场拍摄的图像数据,即现场图像数据,从而判定该现场图像文件是否失实,并做出相应的处理。
请参阅图2,根据本申请提供的一种现场信息校验方法,在其一个实施例中,包括如下步骤:
步骤S2100、获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;
当服务器接收到终端设备提交的现场图像文件后,可对其进行相应的解析,相应提取出其中的图像数据和元数据信息。结合前文可知,一张真实合法的现场图像文件中的图像数据,应当包含有防伪签章和水印图像,而图像数据相对应的元数据信息,如果未经篡改,则元数据信息中的部分属性的数据与图像数据的事实数据所呈现的图像信息之间也应具有一致性,例如,元数据信息中给出的横坐标和纵坐标的分辨率应与图像数据的实图中的相应分辨率一致。
遗憾的是,由于元信息数据并不是图像数据的固有部分,容易被篡改,或者当图像数据经过第三方图像软件处理并发生内容改变后,也会导致图像数据的事实数据与原先记载的元信息数据不一致,所以,从现场图像文件中提取出的图像数据与元数据信息之间的数据一致性来考察,可以从一个侧面表征现场图像文件在整体上是否未被篡改,从而更为快速地判定现场图像文件是否属实。
步骤S2200、对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;
为便于人工识别,所述现场图像文件的图像数据被输出显示时,其上附加的防伪签章和水印图像通常是视觉上可见的,因而,容易借助技术手段进行识别。例如,可以应用常规的光学识别技术对所述图像数据中的防伪签章、水印图像两处图像区域进行光学文字识别,由此相应获得第一防伪码和水印信息。
第一防伪码是以字符串的形式表示的,这些字符串可以是由数字和/或英文字符构成,在一个实施例中,防伪码通过哈希算法生成,然后转换为十六进制数值,由此,防伪码便是一个由数字和英文字符构成的字符串。
水印图像所呈现的水印信息,通常包含有现场信息,一张真实的现场图像文件中的现场信息,是在该现场图像文件中的图像数据拍摄生成并存储时,在对应的拍摄时空中确定了其拍摄环境属性,再根据这些拍摄环境属性相对应的数据确定的。具体示例而言,拍摄环境属性可以是拍摄时间属性,对应的数据是拍摄时间信息;也可以是拍摄位置属性,对应的数据是拍摄位置信息,所述拍摄位置信息既可以表示为经纬度,也可以表示为具体的明文地址,视实际情况而定。当然,拍摄环境属性还可以同时包含拍摄时间属性和拍摄位置属性。在某些实施例中,拍摄环境属性还可以包含其他拍摄环境属性,例如环境光的光强、摄像单元的快门速度等,诸如此类,均可以包含。
从水印图像中识别出来的水印信息,可以表现为多个数据项,可能不仅包含各项现场信息相对应的数据项,也包含用户自定义的数据项,这些数据项如何包含有属性名称,可以根据属性名称确定其信息类型,例如拍摄时间属性、拍摄位置属性等类型;如果未包含属性名称,则也可以根据各个数据项的数据格式特点确定其相应的属性,例如,当数据项是按照时间格式表示的文本时,可将其确定为现场信息中的拍摄时间属性相对应的拍摄时间信息;当数据项是按照经纬度或地址表示的文本时,可将其确定为现场信息中的拍摄位置属性相对应的拍摄位置信息。
可见,通过对现场图像文件中的图像数据中的防伪签章和水印图像进行光学识别,可以相应获得第一防伪码和水印信息。
步骤S2300、基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;
真实的现场图像文件,当其经过一些网络平台进行网络传输,或者当其经过一些第三方软件进行转存时,其中的图像数据可能会被压缩,或者,一些篡改图像数据的图像内容的恶意行为也必然导致图像数据被改变,这样,图像数据被转存后,其中的图像信息便会与其原始版本不一致,例如,其横坐标和纵坐标的分辨率可能发生改变,或者其像素值所呈现的饱和度会被改变等,诸如此类,均属于图像数据被篡改的现象。
为了识别图像数据被篡改的现象,可以终端设备提交的现场图像文件中的元信息数据中的相应属性的数据,对根据现场图像文件中的图像数据的事实数据所呈现的图像信息进行图像一致性校验,例如,比较元信息数据中记载的分辨率是否与根据所述图像数据计算出的分辨率一致,当两者不一致时,表明图像一致校验未通过,这样,便可以快速地判定所述现场图像文件是失实的,无需再继续后续的判定,直接给出判定结果即可。按照这种方式,可以快速淘汰大部分的伪造现场图像文件,减少服务器对海量并发的图像校验请求的处理压力,节省服务器的系统开销。
当然,如果图像一致性校验通过了,还需要继续后面的一系列校验,以便全面系统地识别现场图像文件是否是现场真实文件。
步骤S2400、当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;
当图像一致性校验通过时,进一步需要对第一防伪码进行防伪码一致性校验。由于第一防伪码本身是根据水印图像所呈现的水印信息应用预设的摘要算法生成的,所以,相应的,也需要按照服务器预定的摘要算法,根据从所述水印图像中获得的水印信息,生成其相应的第二防伪码,然后将这个第二防伪码与第一防伪码进行比较,当两个防伪码一致时,表明防伪码一致性校验通过,否则未通过。不难理解,当防伪码一致性校验未通过时,便可快速判定现场图像文件失实。
如果终端设备所提交的现场图像文件是真实有效的,那么,在现场图像文件的图像数据中的水印图像内的水印信息,必然也是根据服务器预定的摘要算法计算生成图像数据中的防伪签章中的第一防伪码的,那么,当与第二防伪码比较时,应能通过校验,否则便意味着第一防伪码是伪造的,也就表明现场图像文件是失实的。
在一些实施例中,所述摘要算法可以约束其入参条件包括所述水印信息中的部分或全部数据项,这种情况能够解耦防伪码对元数据信息的依赖,但其可靠性一般;与此不同的其他实施例中,所述入参条件还可以进一步包括从元数据信息中提取的部分属性项,这种方式可以进一步强化图像数据与其元数据信息关联校验的紧密程度,通过一个防伪码不仅可以校验水印信息和元数据信息是否同时被篡改,而且还可以校验出水印信息、元数据信息任意之一被篡改的情况,显然更为安全可靠。
所述摘要算法,即信息摘要算法,属于密码散列函数,可以根据其入参条件获取相应的数据,然后生成一个特定字长的散列值,这个散列值是唯一性对应入参条件的数据的,因而,当入参条件的一个数据改变时,必然输出不同的散列值,从而通过这个散列值,便可以识别相应的数据是否一致。不难理解,这个散列值便可以作为防伪码使用。散列值的位数可以是128位、256位、512位的二进制数据,在将其格式化为防伪码时,也可以转换为十六进制数据,从而压缩防伪码的字符长度。
步骤S2500、当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
当防伪码一致性校验通过时,表明现场图像文件已经具有较高的可信度,且其中的图像数据与元数据信息通常具有真实关联,这种情况下,再对水印信息中的各项现场信息与元数据信息中的相应属性项的数据进行现场一致性校验,便能确认出图像数据在特定拍摄环境中获得的真实性。
在进行现场一致性校验时,主要针对水印信息中的现场信息进行校验,示例而言,当现场信息中包含有拍摄时间信息和拍摄位置信息时,从现场图像文件的元数据信息中提取出相应属性项的数据,逐一对应与所述拍摄时间信息和拍摄位置相比较,当其中任意之一不一致时,即表明现场一致性校验未通过,这种情况下,即可判定现场图像文件失实;当全部现场信息都与元数据信息中的相应属性项的数据一致时,便可据此判定现场图像文件是真实的,属于现场真实文件。
一种实施例中,可以将现场图像文件在上述过程中各个校验环节所获得的校验结果构造为验真报告,推送到终端设备中显示。一些实施例中,当判定现场图像文件是现场真实文件之后,可以允许现场图像文件进行发布、存证或者据此触发其他预设的业务逻辑,例如完全订单或合同的某个对应的业务环节等。
根据以上实施例可知,本申请基于终端设备提交的现场图像文件中的元数据信息,先对现场图像文件的图像数据的图像信息进行校验,再对图像数据中的防伪签章相对应的第一防伪码进行校验,最后基于元数据信息对图像数据中的水印图像相对应的水印信息中的现场信息进行校验,在层层校验均通过后,才判定现场图像文件为现场真实文件,通过对现场图像文件的图像数据和拍摄环境的真实性、完整性进行全面的校验,使判定结果更为可靠,对于施工现场之类的目标场景来说,具有高度的校验可靠性,可全面确保现场图像文件符合施工现场事实,对于解决施工场地的现场事实验证的问题来说,具有高度实用意义。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图3,对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,包括:
步骤S2210、应用预设的目标识别模型提取出所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像;
为了更准确地识别出图像数据中的第一防伪码和水印信息,需要首先获取图像数据中的防伪签章和水印图像,为此,可以借助多种实施方式任意之一来实现。
一种实施例中,服务器按照其自身预设的业务逻辑,在从现场图像文件中提取出图像数据后,只从两个特定的区域提取图像,分别作为防伪签章和水印图像。这两个特定区域是服务器自身的业务逻辑所预设的,例如,可以预设图像数据中左下角的第一区域是水印图像所在的图像区域,右下角的第二区域是防伪签章所在的图像区域。根据这个原理,服务器只需根据图像数据的尺寸,计算出两个图像区域的位置,从图像数据中提取出相应的图像,便可获得防伪签章和水印图像。
另一实施例中,预先训练一个目标识别模型,使其具备目标识别能力,能够从给定的图像数据中准确识别出水印图像和防伪签章所在的图像区域。目标识别模型可以采用深度学习模型构建,例如采用Yolo模型、FastRCNN模型、MaskRCNN模型等。当服务器需要提取图像数据中的防伪签章和水印图像时,调用该目标识别模型对图像数据进行目标识别,从而获得水印图像和防伪签章所在的选择框,然后根据该选择框从图像数据中提取出相应的图像,便可获得水印图像和防伪签章。
步骤S2220、应用预设的图像分割模型分别对所述防伪签章和水印图像进行图像分割,获得纯净的防伪签章和水印图像;
防伪签章和水印图像本质上都是叠加到图像数据的原始图像中的可见图像,这些可见图像以原始图像为背景,以水印的方式融合到原始图像中,进行光学识别时,原始图像提供的背景信息会降低光学识别的精准度,为了克服这个问题,可以预先训练一个图像分割模型,使其具备从给定的图像中识别出水印图层的能力,由此,利用这个图像分割模型分别对所述防伪签章和水印图像进行图像分割,相应获得防伪签章、水印图像属于水印图层的图像掩膜,利用这两个图像掩膜分别对应从防伪签章、水印图像中提取图像内容,便可相应获得纯净的防伪签章和水印图像,这些纯净的防伪签章和水印图像,最大化程度地去除了属于图像数据的原始图像的图像内容,剩下的图像内容,实际上是防伪签章中的防伪码和水印图像中的水印信息相对应的图像内容。
所述图像分割模型可以基于U-net系列的深度学习模型进行构建,并采用相应的训练数据集,利用训练数据集中的数据样本对其实施训练来制备。
步骤S2230、应用光学识别模型分别对所述纯净的防伪签章和水印图像进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息。
在纯净的防伪签章和水印图像的基础上,便可应用常规的光学识别模型,分别对纯净的防伪签章和纯净的水印图像进行光学文字识别,从而获得防伪签章中的防伪码作为第一防伪码,以及获得水印图像中的水印信息中的各个数据项的内容。
在一些实施例中,防伪签章中可能包含有第一防伪码之外的其他信息,水印信息中的各个数据项也可能未提供相应的属性名称,这种情况下,可以借助预先训练的文本分类模型对防伪签章中的各种信息,以及对水印信息中的各个数据项进行分类,由此确定其相应的属性类型,以便根据其属性类型确定每个数据项是描述哪一个具体信息。
根据以上实施例可以看了,在现场图像文件的图像数据的基础上,先借助目标识别模型识别提取出其中的防伪签章和水印图像,再利用图像分割模型净化这引起防伪签章和水印图像的图像内容,最后才借助光学识别模型进行光学文字识别,由此可以高准确性地识别出图像数据中的防伪码和各项水印信息,对于后续的校验流程起到关键基础作用。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图4,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件,包括:
步骤S2510、对所述图像数据消除所述防伪签章和水印图像,获得原始图像;
真实有效的现场图像文件中的图像数据,由于是在终端设备的摄像单元拍摄的原始图像的基础上合成了防伪签章和水印图像,所以,原始图像的图像内容实际上受到了防伪签章的水印图像的干扰,这种情况下,如果需要利用原始图像来参与图像验真,需要先去除图像数据中的防伪签章和水印图像,以获得原始图像。
一种实施例中,可以应用基于深度学习的水印消除模型,将图像数据输入水印消除模型中,由其通过图像分割确定出其中属于水印层的水印图像和防伪签章相对应的图像掩膜,再根据这个图像掩膜去除图像数据中的水印图像和防伪签章相应的图像内容,并且进行适当的图像修复操作,从而得到原始图像。
所述水印消除模型可以预先构造和训练制备。一种实施例中,水印消除模型可以包括图像分割模型、图像消除模块和图像修复模型,其中的图像分割模型可以为图像数据实施图像分割而确定出其中的防伪签章和水印图像相对应的图像掩膜,然后由图像消除模型根据所述图像掩膜去除原始图像中的防伪签章和水印图像的图像内容,得到草图,最后由图像修复模型对所述草图进行图像修复,最终获得较为高质量的原始图像。
步骤S2520、根据所述现场信息中的拍摄位置信息,获取相应位置的施工现场三维模型;
在施工场景中,现实图像文件中的图像数据所呈现的图像内容,是否是施工现场中的真实环境的图像,对于确认事实行为至关重要,传统技术对于这种需求尚未有相应的解决方案。
针对这种情况,一种实施例中,可以利用三维地图诸如街景地图提供施工现场三维模型,或者自建施工现场三维模型,通过将现实图像文件中的图像数据相对应的原始图像与这些三维模型在各个视角下的投影图像进行比较一致性,来确认现实图像文件是否是在特定位置中拍摄获得的。
为此,可以根据所述水印信息中的现场信息中的拍摄位置信息,定位确定出相应位置的施工现场三维模型,然后,可以进一步提取出这个施工现场三维模型在各种视角下的投影图像。
步骤S2530、判断所述原始图像是否属于所述施工现场三维模型的一个特定视角的投影图像,当属于所述投影图像时,判定所述现场图像文件为现场真实文件,否则,判定所述现场图像文件失实。
将所述原始图像与所述施工现场三维模型在各个视角下获得的投影图像进行逐一比较相似度,当有一张投影图像与所述原始图像的相似度满足预设条件时,便可确定现场图像文件是在该施工现场中拍摄获得的,因而,现场图像文件是现场真实文件,否则,如果每一张投影图像与原始图像之间的相似度都未能满足预设条件,这种情况下,仍然判定现场图像文件失实。
一种实施例中,在将原始图像与各个投影图像相比较时,可以先提取原始图像与每张投影图像的图像特征向量,然后计算原始图像的图像特征向量与相应的投影图像的图像特征向量之间的向量相似度,再利用一个预设的经验阈值,来与该向量相似度进行比较,当一张被比较的投影图像向量相似度高于该经验阈值,且在所有投影图像中属于最高向量相似度时,便可确认该张被比较的投影图像与该原始图像的相似度满足预设条件,从而成功为原始图像匹配出一张投影图像,确认原始图像是从施工现场中拍摄的。
计算向量相似度的算法,可以采用向量内积、余弦相似度、皮尔逊相关算法、欧氏距离算法、闵氏距离算法等等任意可行的数据距离算法来实施。
根据以上分析可知,在经过对现场图像文件内的水印信息、元数据信息、图像信息进行各种关联的层层校验之后,最终再根据图像数据还原出的原始图像与施工现场三维模型的投影图像进行匹配,判决原始图像是否是从施工现场真实环境中拍摄产生的,对事实拍摄行为进行更高可靠性的校验,解决了传统技术中仅依赖图像数据和元数据信息无法校验事实拍摄行为的问题,系统可靠地解决了物业、建筑等工场的事实鉴定难题,对于工场场景下线上订单、线上合同的履行具有极为积极的作用和高度实用的意义。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图5,获取由终端设备提交的现场图像文件之前,包括:
步骤S1100、响应所述终端设备的服务同步请求,向该终端设备发送当前服务器的时间同步信息,使所述终端设备基于该时间同步信息维持与当前服务器的时间同步;
如前所述,本申请的终端设备可以用来生成具有真实性的现场图像文件,在这种情况下,终端设备与服务器之间的时间一致性非常重要,关系到后续服务器对该终端设备所产生的现场图像文件进行校验时的有效性。
针对这种情况,终端设备可以向服务器发送服务同步请求,服务器响应该请求时,便生成时间同步信息发送给终端设备,终端设备根据该时间同步信息设置好本地时钟,并且维持与服务器的时间同步。
步骤S1200、向所述终端设备推送所述摘要算法的最新版本,以完成当前服务器与所述终端设备关于所述摘要算法的预协议。
终端设备所生成的现场图像文件的验真,需要服务器来支持,因而,终端设备在其拍摄的原始图像的基础上生成现场图像文件的过程中需要生成第一防伪码以生成相应的防伪签章时,便需要使用服务器相同的摘要算法,以便利用该摘要算法生成水印信息相对应的防伪码。
为此,服务器可以将其最新版本的摘要算法推送给该终端设备,终端设备将摘要算法存储到本地,后续在为图像数据生成防伪码的过程中应用该摘要算法,基于水印信息中的现场信息等,生成所述第一防伪码。
以上过程便完成了终端设备与服务器之间关于摘要算法的预协议过程,这个过程可以确保终端设备和服务器均基于相同摘要算法生成防伪码,具有对应性,能够确保服务器对所述终端设备所生成的现场图像文件进行防伪码一致性校验的有效性。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图6,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,包括:
步骤S2410、根据所述摘要算法的入参条件,从所述现场信息中提取出拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及从所述元数据信息中提取出所述图像数据的分辨率信息;
摘要算法会约束入参条件,从而获取相应的入参数据,然后对入参数据应用散列函数计算出具有唯一性的散列值作为防伪码。一个实施例中,所述入参条件可以约束为包含水印信息中的现场信息和元数据信息中的分辨率信息,例如其中的拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及元数据信息记录的图像数据的横坐标和纵坐标的分辨率信息。
步骤S2420、应用所述摘要算法,根据所述拍摄时间信息、拍摄位置信息以及分辨率信息生成第二防伪码;
在调用摘要算法相应的接口时,将这些信息转换为字符并按照预设顺序进行拼接成摘要文本,然后应用散列函数计算出摘要文本相应的防伪码,这个防伪码通常是128位、256位、512位的二进制数据。由于是由服务器应用摘要算法对水印信息计算出的防伪码,为了区别于由终端设备拍摄生成的第一防伪码,故将服务器生成的防伪码称为第二防伪码。
步骤S2430、将所述第二防伪码转换为特定字符长度。
为了提高防伪码的可读性,可以将防伪码从二进制散列值转换为十六进制数值,从而实现将其压缩至更短的字符长度。
当然,无论是终端设备还是服务器,由于两者在生成防伪码时所采用的摘要算法是一致的,所以,终端设备、服务器计算出防伪码的过程是一致的。也就是说,以上过程既适用于终端设备,也适用于服务器,以相应确定出第一防伪码和第二防伪码。
根据以上实施例可以理解,利用现场信息中的拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及元数据信息中关于图像数据的分辨率信息来生成防伪码,既通过现场信息考虑了图像数据生成时的真实时空环境,也通过分辨率信息与现场信息的关联考虑到图像数据与其元数据信息之间的对应性,由此所生成的防伪码,起到对现场图像文件有效提纲挈领的作用,能够确保服务器对现场图像文件的内部数据之间的关联性和完整性进行全面有效的校验。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图7,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
步骤S3100、生成所述现场图像文件的验真报告,其中包括各个一致性校验环节相对应的结果信息;
当经过本申请的任意实施例的处理过程,判定出终端设备提交的现场图像文件失实或者属于现场真实文件之后,便可以为该现场图像文件生成相应的验真报告,为此,需要将以上各个校验环节,包括图像一致性校验环节、防伪码一致性校验环节、现场一致性校验环节,甚至还可以包括施工现场三维模型相对应的一致性校验环节等,将这些校验环节相对应的结果信息构造成验真报告。
步骤S3200、将所述验真报告推送至所述终端设备中显示。
生成所述验真报告后,便可推送至提交所述现场图像文件的终端设备,以向该终端设备反馈验真结果,再由该终端设备将验真报告显示到其图形用户界面中。
一种实施例中,验真报告中各个校验环节的结果信息可以逐一推送给终端设备显示,另一实施例中,验真报告可以在所有校验环节都完成后再统一推送给终端设备显示。
根据以上实施例可见,在本申请的服务器的帮助下,可以为终端设备指定的现场图像文件实施验真服务,终端设备借助服务器的校验能力,可以确认相关现场图像文件是否失实,从而对事实行为进行有效验证。
在本申请任意实施例的基础上,请参阅图8,判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
步骤S4100、将所述现场图像文件发布到证据展示页面;
当通过本申请任意实施例的过程,最终判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,根据不同的应用场景,便可以将现场图像文件发布到相应场景的证据展示页面中。
例如,在物业管理的墙壁维修施工现场的线上订单场景中,当施工人员完成施工后,在终端设备中拍摄墙壁维修效果相对应的现场图像文件,提交给服务器,服务器对现场图像文件进行校验确认其为现场真实文件后,便可以发布到证据展示页面,后续,由下一审核环节例如业主审核环节或物业主管审核环节对其进行复核确认即可。在某些情况下,还可以去除审核环节,直接核销线上订单中相应维修业务环节的作业事项。
在将现场图像文件发布到证据展示页面之后,发布人员或者其他有权限的用户,均可以访问该证据展示页面,从证据展示页面中加载所述现场图像文件中的图像数据,在其中查看水印图像提供的水印信息,对图像数据所提供的图像内容以及现场信息一目了然。
步骤S4200、在存证数据库中添加现场事件相对应的记录数据,所述记录数据包括所述现场信息及提供所述现场图像文件的登录用户的用户标识。
在将现场图像文件发布到证据展示页面的同时或之后,通常还需要将进行现场事件记录,在存证数据库中添加对应的现场事件。现场事件是用来表示现场图像文件对应的事实已经被有效履行的记录数据,在现场事件的记录数据中,可以包含从现场图像文件的水印信息中提取的现场信息,当然,也会包括在终端设备向服务器提交该现场图像文件的登录用户的用户标识,将用户标识和现场信息关联构造为现场事件的记录数据,以便按用户检索调用。当然,现场事件的记录数据中,还可以包括水印信息中的其他数据项相对应的属性数据,根据实际业务需求灵活设定即可。
根据以上实施例可见,当确认终端设备提交的现场图像文件为现场真实文件之后,可以通过将现场图像文件的相关信息存储到存证数据库和将现场图像文件发布到证据页面,来实现对现场图像文件的存档和事件记录,可以用于实现包括存证服务、订单服务、合同服务等多种下游业务。
请参阅图9,根据本申请的一个方面提供的一种现场信息校验装置,包括文件获取模块2100、光学识别模块2200、图像校验模块2300、防伪校验模块2400,以及现场校验模块2500,其中,所述文件获取模块2100,设置为获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;所述光学识别模块2200,设置为对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;所述图像校验模块2300,设置为基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;所述防伪校验模块2400,设置为当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;所述现场校验模块2500,设置为当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
在本申请任意实施例的基础上,所述光学识别模块2200,包括:目标识别单元,设置为应用预设的目标识别模型提取出所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像;图像分割单元,设置为应用预设的图像分割模型分别对所述防伪签章和水印图像进行图像分割,获得纯净的防伪签章和水印图像;文本识别模块,设置为应用光学识别模型分别对所述纯净的防伪签章和水印图像进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息。
在本申请任意实施例的基础上,所述现场校验模块2500,包括:水印消除单元,设置为对所述图像数据消除所述防伪签章和水印图像,获得原始图像;模型调用单元,设置为根据所述现场信息中的拍摄位置信息,获取相应位置的施工现场三维模型;匹配校验单元,设置为判断所述原始图像是否属于所述施工现场三维模型的一个特定视角的投影图像,当属于所述投影图像时,判定所述现场图像文件为现场真实文件,否则,判定所述现场图像文件失实。
在本申请任意实施例的基础上,本申请的现场信息校验装置,包括:同步请求模块,设置为响应所述终端设备的服务同步请求,向该终端设备发送当前服务器的时间同步信息,使所述终端设备基于该时间同步信息维持与当前服务器的时间同步;版本更新模块,设置为向所述终端设备推送所述摘要算法的最新版本,以完成当前服务器与所述终端设备关于所述摘要算法的预协议。
在本申请任意实施例的基础上,所述防伪校验模块2400,包括:入参构造单元,设置为根据所述摘要算法的入参条件,从所述现场信息中提取出拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及从所述元数据信息中提取出所述图像数据的分辨率信息;摘要生成单元,设置为应用所述摘要算法,根据所述拍摄时间信息、拍摄位置信息以及分辨率信息生成第二防伪码;格式处理单元,设置为将所述第二防伪码转换为特定字符长度。
在本申请任意实施例的基础上,本申请的现场信息校验装置,包括:报告生成模块,设置为生成所述现场图像文件的验真报告,其中包括各个一致性校验环节相对应的结果信息;报告显示模块,设置为将所述验真报告推送至所述终端设备中显示。
在本申请任意实施例的基础上,本申请的现场信息校验装置,包括:文件发布模块,设置为当判定所述现场图像文件为现场真实文件之后将所述现场图像文件发布到证据展示页面;存证记录模块,设置为在存证数据库中添加现场事件相对应的记录数据,所述记录数据包括所述现场信息及提供所述现场图像文件的登录用户的用户标识。
本申请的另一实施例还提供一种现场信息校验设备。如图10所示,现场信息校验设备的内部结构示意图。该现场信息校验设备包括通过系统总线连接的处理器、计算机可读存储介质、存储器和网络接口。其中,该现场信息校验设备的计算机可读的非易失性可读存储介质,存储有操作系统、数据库和计算机可读指令,数据库中可存储有信息序列,该计算机可读指令被处理器执行时,可使得处理器实现一种现场信息校验方法。
该现场信息校验设备的处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个现场信息校验设备的运行。该现场信息校验设备的存储器中可存储有计算机可读指令,该计算机可读指令被处理器执行时,可使得处理器执行本申请的现场信息校验方法。该现场信息校验设备的网络接口用于与终端连接通信。
本领域技术人员可以理解,图10中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的现场信息校验设备的限定,具体的现场信息校验设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本实施方式中处理器用于执行图9中的各个模块的具体功能,存储器存储有执行上述模块或子模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于实现用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的非易失性可读存储介质中存储有本申请的现场信息校验装置中执行所有模块所需的程序代码及数据,服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有模块的功能。
本申请还提供一种存储有计算机可读指令的非易失性可读存储介质,计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行本申请任一实施例的现场信息校验方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,该计算机程序/指令被一个或多个处理器执行时实现本申请任一实施例所述方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解,实现本申请上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,该计算机程序可存储于一非易失性可读存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)等计算机可读存储介质,或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
综上所述,本申请能够对终端设备提交的现场图像文件是否属于现场真实文件进行有效校验,适于为物业和建筑工场提供事实行为的线上验真服务,可为线上订单、线上合同的行为履行事实的识别提供可靠的技术支持,具有广泛的应用前景。

Claims (10)

1.一种现场信息校验方法,其特征在于,包括:
获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;
对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;
基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;
当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;
当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
2.根据权利要求1所述的现场信息校验方法,其特征在于,对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,包括:
应用预设的目标识别模型提取出所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像;
应用预设的图像分割模型分别对所述防伪签章和水印图像进行图像分割,获得纯净的防伪签章和水印图像;
应用光学识别模型分别对所述纯净的防伪签章和水印图像进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息。
3.根据权利要求1所述的现场信息校验方法,其特征在于,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件,包括:
对所述图像数据消除所述防伪签章和水印图像,获得原始图像;
根据所述现场信息中的拍摄位置信息,获取相应位置的施工现场三维模型;
判断所述原始图像是否属于所述施工现场三维模型的一个特定视角的投影图像,当属于所述投影图像时,判定所述现场图像文件为现场真实文件,否则,判定所述现场图像文件失实。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的现场信息校验方法,其特征在于,获取由终端设备提交的现场图像文件之前,包括:
响应所述终端设备的服务同步请求,向该终端设备发送当前服务器的时间同步信息,使所述终端设备基于该时间同步信息维持与当前服务器的时间同步;
向所述终端设备推送所述摘要算法的最新版本,以完成当前服务器与所述终端设备关于所述摘要算法的预协议。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的现场信息校验方法,其特征在于,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,包括:
根据所述摘要算法的入参条件,从所述现场信息中提取出拍摄时间信息和拍摄位置信息,以及从所述元数据信息中提取出所述图像数据的分辨率信息;
应用所述摘要算法,根据所述拍摄时间信息、拍摄位置信息以及分辨率信息生成第二防伪码;
将所述第二防伪码转换为特定字符长度。
6.根据权利要求1至3中任意一项所述的现场信息校验方法,其特征在于,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
生成所述现场图像文件的验真报告,其中包括各个一致性校验环节相对应的结果信息;
将所述验真报告推送至所述终端设备中显示。
7.根据权利要求1至3中任意一项所述的现场信息校验方法,其特征在于,判定所述现场图像文件为现场真实文件之后,包括:
将所述现场图像文件发布到证据展示页面;
在存证数据库中添加现场事件相对应的记录数据,所述记录数据包括所述现场信息及提供所述现场图像文件的登录用户的用户标识。
8.一种现场信息校验装置,其特征在于,包括:
文件获取模块,设置为获取终端设备提交的现场图像文件,提取出其中的图像数据和元数据信息;
光学识别模块,设置为对所述图像数据中视觉可见的防伪签章和水印图像分别进行光学识别,相应获得第一防伪码和水印信息,所述水印信息中包含现场信息,所述现场信息基于所述图像数据生成时的拍摄环境属性确定;
图像校验模块,设置为基于所述元数据信息对所述图像数据的图像信息进行图像一致性校验,当图像一致性校验通过时,判定所述现场图像文件失实;
防伪校验模块,设置为当图像一致性校验通过时,应用预定的摘要算法为所述水印信息生成第二防伪码,校验所述第一防伪码与第二防伪码的防伪码一致性,当防伪码一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实;
现场校验模块,设置为当防伪码一致性校验通过时,基于所述元数据信息对所述水印信息中的现场信息进行现场一致性校验,当现场一致性校验未通过时,判定所述现场图像文件失实,否则判定所述现场图像文件为现场真实文件。
9.一种现场信息校验设备,包括中央处理器和存储器,其特征在于,所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种非易失性可读存储介质,其特征在于,其以计算机可读指令的形式存储有依据权利要求1至7中任意一项所述的方法所实现的计算机程序,所述计算机程序被计算机调用运行时,执行相应的方法所包括的步骤。
CN202310614907.6A 2023-05-26 2023-05-26 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品 Active CN116597259B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310614907.6A CN116597259B (zh) 2023-05-26 2023-05-26 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310614907.6A CN116597259B (zh) 2023-05-26 2023-05-26 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116597259A true CN116597259A (zh) 2023-08-15
CN116597259B CN116597259B (zh) 2023-12-05

Family

ID=87606052

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310614907.6A Active CN116597259B (zh) 2023-05-26 2023-05-26 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116597259B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107729847A (zh) * 2017-10-20 2018-02-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
US20190158698A1 (en) * 2017-11-23 2019-05-23 Mstar Semiconductor, Inc. Method for preventing image modification, image capturing device and image verification method
CN110751041A (zh) * 2019-09-19 2020-02-04 平安科技(深圳)有限公司 证件真伪验证方法、系统、计算机设备及可读存储介质
CN111612963A (zh) * 2020-05-21 2020-09-01 广东乐佳印刷有限公司 一种基于智能设备的票据凭证防伪检测方法及装置
CN113469708A (zh) * 2021-06-30 2021-10-01 平安科技(深圳)有限公司 产品防伪处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114238874A (zh) * 2021-11-16 2022-03-25 中国南方电网有限责任公司 数字签章验证方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115240140A (zh) * 2022-07-14 2022-10-25 国网上海市电力公司 基于图像识别的设备安装进度监控方法及系统
CN115705477A (zh) * 2021-08-06 2023-02-17 航天信息股份有限公司 一种防伪图像生成方法、装置及存储介质
CN115861020A (zh) * 2023-02-16 2023-03-28 广州九尾信息科技有限公司 图像处理方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107729847A (zh) * 2017-10-20 2018-02-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
US20200143162A1 (en) * 2017-10-20 2020-05-07 Alibaba Group Holding Limited Document verification and identity verification method and device
US20190158698A1 (en) * 2017-11-23 2019-05-23 Mstar Semiconductor, Inc. Method for preventing image modification, image capturing device and image verification method
CN110751041A (zh) * 2019-09-19 2020-02-04 平安科技(深圳)有限公司 证件真伪验证方法、系统、计算机设备及可读存储介质
CN111612963A (zh) * 2020-05-21 2020-09-01 广东乐佳印刷有限公司 一种基于智能设备的票据凭证防伪检测方法及装置
CN113469708A (zh) * 2021-06-30 2021-10-01 平安科技(深圳)有限公司 产品防伪处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115705477A (zh) * 2021-08-06 2023-02-17 航天信息股份有限公司 一种防伪图像生成方法、装置及存储介质
CN114238874A (zh) * 2021-11-16 2022-03-25 中国南方电网有限责任公司 数字签章验证方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115240140A (zh) * 2022-07-14 2022-10-25 国网上海市电力公司 基于图像识别的设备安装进度监控方法及系统
CN115861020A (zh) * 2023-02-16 2023-03-28 广州九尾信息科技有限公司 图像处理方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
闫涛 等: "基于数字签名的QR码水印认证系统", 《信息安全研究》, vol. 2, no. 3, pages 258 - 263 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116597259B (zh) 2023-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109784922B (zh) 电子合同签署方法、装置、计算机设备和存储介质
CN103646375A (zh) 智能移动终端拍照的照片原始性可认证方法
CN110888881A (zh) 图片关联方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112598064A (zh) 一种数据处理方法及装置
CN113672998A (zh) 一种建筑工程施工过程数据防伪方法及系统
CN114422144A (zh) 一种提升场景证书区块链存证可信度的方法、系统、设备及存储介质
US20210099772A1 (en) System and method for verification of video integrity based on blockchain
CN116597259B (zh) 现场信息校验方法及其装置、设备、介质、产品
CN113011254A (zh) 一种视频数据处理方法、计算机设备及可读存储介质
CN114666133B (zh) 一种基于原笔迹签名的远程问询取证系统及方法
CN107844983B (zh) 信息防伪鉴定方法及系统
US11120520B2 (en) Method for marking visuals of information for subsequent identification or authentication
CN114627419A (zh) 基于多应用场景的视频质检方法、装置、设备及存储介质
CN114821380A (zh) 基于区块链的存证方法、装置、系统、设备及存储介质
CN113656842A (zh) 一种数据验证方法、装置及设备
CN112380577A (zh) 支持多方的电子合同重复签署方法、装置和计算机设备
CN111508095A (zh) 一种手机远程打卡方法以及设备
KR102602202B1 (ko) 상품에 인쇄되어 있는 2차원 코드의 인식을 통해 증강 현실을 기반으로 상품에 대한 정품 인증을 수행할 수 있는 전자 단말 장치 및 그 동작 방법
CN117592125B (zh) 一种二手房交易无纸化办理系统的可靠性电子签名方法
GB2585172A (en) Systems and methods for verifying and authenticating the remote signing
CN113961905B (zh) 一种在线协议签署数据的存储方法
TWM637891U (zh) 電子合約簽章系統及合約處理伺服器
CN115167969B (zh) 基于云端的远程协同方法及装置
TWI805142B (zh) 線上投保簽核系統
CN114499902B (zh) 一种基于数字水印技术的安全摄像头系统及其应用方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant