CN118212786A - 车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质。方法包括以下步骤：获取第二车辆的行车图像信息；根据行车图像信息判断第二车辆是否存在违章行为；响应于第二车辆存在违章行为，根据第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息；以及根据第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于视频指纹、第一车辆的标识信息以及第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器。实施本申请实施例，能够利用车载终端判定是否存在车辆违章驾驶的现象，并将存在违章行为的车辆的违章视频信息发送给交管服务器，帮助交管人员锁定违章车辆，减轻交管人员的工作负担。

Description

车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质。

背景技术

随着社会的不断发展，车辆的持有率也大幅上涨。车辆在道路上行驶最应该注意的就是行车规范以及行车安全，只有规范行车才能最大程度地保证人员的生命安全。目前主要是通过交叉路口等位置的摄像头，或者由交警现场观察得到车辆的违章情况。由于摄像头会存在摄像死角，以及交警人员的精力有限，该方法不能将所有的车辆违章信息采集完全。

现有技术能实现在道路摄像头拍摄到有违章车辆时，交通管理人员会根据道路摄像头拍摄的相关图像/影像信息来判断违章车辆的违章情况，但是上传大量的交通图像信息会造成空间资源的浪费。

发明内容

本申请的一个目的在于提供一种车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质，其优势在于，能够采集并生成违章车辆的违章图像/视频信息，并为违章视频信息配套生成视频指纹以用于上传，从而使违章视频信息具有唯一的身份标识，有助于区块链内其他用户或终端快速识别和锁定该违章视频信息，同时有利于节省占用的空间资源。

本申请的另一个目的在于提供一种车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质，其优势在于，车载终端能够将周边车辆中存在违章行为的车辆的违章视频信息发送至区块链服务器以获得公证书，保证违章视频的有效性和真实性。

本申请的另一个目的在于提供一种车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质，其优势在于，车载终端可以通过分析周边车辆的行车图像确定周边车辆的行驶场景类型，进而筛选确定车辆的违章类型。

本申请的另一个目的在于提供一种车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质，其优势在于，车载终端还可以通过分类模型确定周边车辆的违章类型，提高违章类型识别的效率，也能提高违章类型识别的准确性。

本申请的另一个目的在于提供一种车辆违章举报的方法、车载终端及计算机存储介质，其优势在于，交管服务器在接收到违章举报信息后自动生成对举报车辆的奖励信息以及对违章车辆的违章记录信息，从而提高用户举报违章驾驶车辆的积极性，同时及时对违章车辆进行警示，更有利于维护道路交通安全。

为实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供一种车辆违章举报的方法，应用于第一车辆的车载终端，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取第二车辆的行车图像信息，所述第二车辆为在所述第一车辆预设范围内的车辆；

根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为；

响应于所述第二车辆存在违章行为，根据所述第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息；以及

根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器。

可以看出，本申请实施例能够实现通过车载终端进行车辆的违章类型判断，能减轻交管系统(以及工作人员)的工作强度(或复杂度)，有利于提高车辆违章处理的效率。

在一些可能的实施方式中，所述行车图像信息包括行驶环境信息以及第二车辆的行驶轨迹信息。

在一些可能的实施方式中，所述根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为，包括以下步骤：

根据所述行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

在一些可能的实施方式中，所述根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型，包括以下步骤：

根据所述行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型，所述行驶场景类型包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，所述对应的预设违章类型在所述行驶场景类型中可能存在的违章类型；以及

根据所述至少一个预设违章类型匹配所述第二车辆的违章类型。

在一些可能的实施方式中，所述根据图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为，包括以下步骤：

通过分类模型分析所述行车图像信息，确定所述第二车辆的违章类型，所述分类模型由交管服务器根据所述交管服务器内储存的违章事件训练生成；以及

响应于确定出所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

可以看出，本申请实施例还能通过分类模型确定第二车辆的违章类型，保证了违章判断的准确性以及高效性。

在一些可能的实施方式中，在所述将第一数据发送至区块链服务器之后，还包括以下步骤：

接收所述区块链服务器发送的公证书；以及

基于所述公证书、所述第二车辆的违章视频信息以及所述第一数据生成第二数据，并将所述第二数据发送至交管服务器。

可以看出，本申请实施例能够实现第一车辆的车载终端与区块链服务器的信息交互，确保车载终端采集的违章视频信息的有效性。

在一些可能的实施方式中，在所述将所述第二数据发送至交管服务器之后，还包括以下步骤：

接收并呈现所述交管服务器发送的提醒信息，所述提醒信息指示对所述第一车辆的举报行为的奖励。

可以看出，在本申请实施例中，交管服务器在接收到违章举报信息后自动生成对举报车辆的奖励信息以及对违章车辆的违章记录信息，从而提高用户举报违章驾驶车辆的积极性，同时及时对违章车辆进行警示，更有利于维护道路交通安全。

第二方面，本申请实施例提供了一种车辆违章举报的方法，应用于交管服务器，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

接收第一车辆的车载终端发送的第二数据，所述第二数据包括公证书、第二车辆的违章视频信息以及第一数据，所述公证书由区块链服务器生成以用于确保所述第一数据的有效性，所述第二车辆为在所述第一车辆预设距离范围内的车辆，所述第一数据包括所述违章视频信息对应的视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息；

根据所述第二数据确定并记录所述第二车辆的违章行为；以及

根据所述违章行为生成提醒信息。

在一些可能的实施方式中，在所述接收所述第一车辆的车载终端发送的第二数据之前，还包括以下步骤：

根据所述交管服务器内储存的车辆违章事件进行训练，得到分类模型；以及

将所述分类模型发送至所述第一车辆的车载终端。

可以看出，本申请实施例通过机器学习的方式对违章事件进行特征标记和分类，能够实现违章行为判定的智能化，在确保违章行为判定较高的准确性的同时，可以减轻相关工作人员的工作负担，提高违章车辆处罚或定责的效率。

在一些可能的实施方式中，所述提醒信息包括第一提醒信息和/或第二提醒信息，所述第一提醒信息指示所述第一车辆的举报行为的奖励，所述第二提醒信息指示所述第二车辆的违章行为已被记录。

可以看出，本申请实施例能够对举报违章的车辆(或用户)发放奖励、对违章驾驶的车辆(或用户)发出警告，有利于各驾驶员更加注重交通规则，也能进一步维护道路交通安全。

在一些可能的实施方式中，所述根据所述违章行为生成提醒信息之后，还包括以下步骤：

将所述第一提醒信息发送至所述第一车辆；和/或

将所述第二提醒信息发送至所述第二车辆。

在一些可能的实施方式中，所述根据所述违章行为生成提醒信息包括以下步骤：

根据所述违章行为确定发放给所述第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量；以及

根据发放给所述第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量生成所述第一提醒信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种车载终端，应用于第一车辆，其特征在于，所述车载终端包括以下部分：摄像装置、至少一个处理器以及通信装置；

所述摄像装置被配置为：

获取第二车辆的行车图像信息，所述第二车辆为在所述第一车辆预设距离范围内的车辆；

所述至少一个处理器与所述摄像装置可通信地连接，其被配置为：

根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为；

响应于确定所述第二车辆存在违章行为，根据所述第二车辆的行车图像信息生成所述第二车辆的违章视频信息；以及

根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据；

所述通信装置与所述至少一个处理器可通信地连接，其被配置为：

将所述第一数据发送至区块链服务器。

在一些可能的实施方式中，所述行车图像信息包括行驶环境信息以及所述第二车辆的行驶轨迹信息。

在一些可能的实施方式中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

根据所述行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

在一些可能的实施方式中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

根据所述行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型，所述行驶场景类型包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，所述对应的预设违章类型为在所述行驶场景类型中可能存在的违章类型；以及

根据所述至少一个预设违章类型匹配所述第二车辆的违章类型。

在一些可能的实施方式中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

通过分类模型分析所述行车图像信息，确定所述第二车辆的违章类型，所述分类模型由交管服务器根据所述交管服务器内储存的违章事件训练生成；以及

响应于确定出所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

在一些可能的实施方式中，所述车载终端还包括：

所述至少一个处理器进一步被配置为：

经由所述通信装置接收所述区块链服务器发送的公证书；以及

基于所述公证书、所述第二车辆的违章视频信息以及所述第一数据生成第二数据；

所述通信装置进一步被配置为：

将所述第二数据发送至交管服务器。

在一些可能的实施方式中，所述车载终端还包括：与所述至少一个处理器可通信地连接的多媒体装置；

所述通信装置进一步被配置为：

接收所述交管服务器发送的提醒信息，所述提醒信息指示所述第一车辆的举报行为的奖励；

所述多媒体装置被配置为：

呈现所述提醒信息。

第四方面，本申请实施例还提供了一种车载终端，包括：

处理器、存储器和I/O接口，所述处理器、所述存储器以及所述I/O接口可通信地连接，其中，所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的所述程序代码，执行如第一方面所述的方法。

第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，包括：

所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，实现如第一方面或第二方面所述的方法。

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为本申请实施例提供的一种车辆违章举报的系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种车辆违章举报的方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种违章行为判断的方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种车辆违章举报的方法的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种车载终端的组成示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种车载终端的组成示意图。

具体实施方式

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作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。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

现有技术中交通管理人员除了会根据道路摄像头拍摄的相关图像/影像信息判断车辆违章的情况，还有可能会结合用户上传的行车记录仪所记录的交通图像信息。但是，用户上传的交通图像信息可能会存在图像造假的情况，从而影响交通管理人员的判断，而且上传大量的交通图像信息还会造成存储空间资源的浪费。因此，如何在不大量占用空间资源的前提下，保证违章图像/视频信息的真实性，是本领域技术人员急需解决的问题。

为了更好地理解本申请实施例的技术方案，先对本申请实施例可能涉及的车辆违章举报的系统进行介绍。请参见图1，为本申请实施例提供的一种车辆违章举报的系统的架构示意图，本系统包括以下部分：车载终端10、区块链服务器20以及交管服务器30。

车载终端10在本申请实施例中是指第一车辆的车载终端，可以用于获取(或采集)第二车辆的行车图像信息，并根据该行车图像信息判断第二车辆是否存在违章行为。响应于第二车辆存在违章行为，根据第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息。车载终端10还可以根据第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于该视频指纹、第一车辆的标识信息以及第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器20。需要说明的是，第二车辆是指在第一车辆预设距离范围内的车辆。

区块链服务器20在本申请实施例中可以用于接收车载终端10发送的第一数据，并根据第一数据生成公证书。需要说明的是，公证书可以用于确保第一数据的有效性。交管服务器30在本申请实施例中可以用于接收车载终端10发送的第二数据，该第二数据包括公证书、第二车辆的违章视频信息以及上述第一数据。还可以用于根据第二数据确定并记录第二车辆的违章行为，以及根据违章行为生成提醒信息。更多地，交管服务器30还可以用于根据交管服务器内储存的车辆违章事件进行训练，得到分类模型，并将该分类模型发送至车载终端10。

在一种可能的实施方式中，交管服务器还可以向第一车辆发送第一提醒信息，向第二车辆发送第二提醒信息。需要说明的是，第一提醒信息可以用于指示奖励第一车辆的违章举报行为，第二提醒信息可以用于指示警告第二车辆的违章行为。

下面，结合图2-图4对本申请实施例涉及的车辆违章举报的方法以及违章行为判断的方法进行详细说明。

请参见图2，为本申请实施例提供的一种车辆违章举报的方法的流程示意图，应用于第一车辆，可包括如下步骤：

S201：获取第二车辆的行车图像信息。

需要说明的是，第二车辆为在第一车辆预设范围内的车辆。其中，该预设范围可以是第一车辆在出厂时由技术人员预先设置，还可以由第一车辆的用户自定义预设范围，还可以是根据车载摄像头的拍摄范围进行确定。更多地，针对用户自定义预设范围的方式，可以是在第一车辆的车载终端进行设置，还可以是通过与第一车辆存在连接关系的移动终端进行设置。值得注意的是，上述对预设范围设置方式的举例仅是为了更加详细地说明本申请实施例方法，不应对本申请构成限定，具体的预设范围数值以及相关的设置手段由本领域技术人员根据实际情况进行设定。

更多地，车载终端可以通过第一车辆搭载的红外系统实现测距的功能，还可以利用图像分析计算出第二车辆与第一车辆之间的距离。具体的距离测算方法由技术人员根据实际情况设定，在此不做限定。

示例性的，若出厂设置的预设范围为2米，而用户觉得将预设范围设置为5米能够锁定更多的违章车辆，则用户可以将预设范围设置为5米，进而车载终端会采集以第一车辆为圆心、以5米为半径范围内所有车辆的行车图像信息。

具体的，车载终端可以按照预设时间间隔获取第二车辆的行车图像信息，例如每隔1秒获取一次。

更多地，行车图像信息可以包括行驶环境信息以及第二车辆的行驶轨迹信息。示例性的，行驶环境信息是指第二车辆所处的行车环境，可以是高速公路，还可以是城市道路等；第二车辆的行驶轨迹信息可以是表明第二车辆行驶方向(例如与第一车辆相向行驶或与第一车辆同向行驶)的信息，还可以是表明第二车辆的行驶状态(例如第二车辆加速行驶、第二车辆减速行驶、第二车辆变道或第二车辆超车等)的信息。

可以看出，通过采集行车图像信息(含有第二车辆的行驶环境以及行驶轨迹信息)能够有助于车载终端多维度地分析第二车辆是否存在违章行为，可以提高车载终端违章判定的准确性。

S202：根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为。

在一种可能的实施方式中，“根据行车图像信息判断第二车辆是否存在违章行为”可以包括以下步骤：

根据行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据行驶场景类型匹配第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到第二车辆的违章类型，确定第二车辆存在违章行为。

示例性的，“根据行驶环境信息确定行驶场景类型”可以是车载终端通过对行车图像信息进行图像分析，根据行驶环境信息进一步地分析出第二车辆的行驶场景信息。其中，行驶环境信息可以是根据车辆的定位信息(或位置信息)确定的。行驶环境信息可以是高速公路、隧道、高架桥、普通城市道路或环山公路等。更进一步地，行驶场景类型可以包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，如城市道路的左转弯专用车道、直行专用车道或右转弯专用车道。例如，第一车辆的定位信息显示第一车辆正在高速公路上行驶，则第一车辆和第二车辆的行驶环境信息均为高速公路，第一车辆的车载终端通过进一步的图像分析可以得出第二车辆位于高速公路的超车道，即第二车辆的行驶场景类型为高速公路的超车道。

其中，“根据行驶场景类型匹配第二车辆的违章类型”可以包括以下步骤：

根据行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型；以及

根据至少一个预设违章类型匹配第二车辆的违章类型。

对应的预设违章类型为在行驶场景类型中可能存在的违章类型。

示例性的，若第二车辆的行驶场景在高速公路超车道上，根据《中华人民共和国道路交通安全法》的规定，则与高速公路相关的预设违章类型可以有“占用应急车道”、“违章超车”、“超速行驶”或“车辆违章进入高速”等；若第二车辆的行驶场景在城市道路的某一车道上，根据《中华人民共和国道路交通安全法》的规定，则与城市道路的预设违章类型可以有“违章停车”、“超速行驶”、“不在规定车道行车”或“闯红灯”等。

更多的，若车载终端确定第二车辆不存在违章行为，则清除获取的行车图像信息，以减少对车载终端内存空间的浪费，有利于保证车载终端能一直高效地运行。

可以看出，本申请实施例方法通过对行车图像信息的进一步分析，能够准确地锁定第二车辆的行驶场景类型，并通过在行驶场景类型对应的预设违章类型中快速匹配出第二车辆的违章类型，条理清晰地对第二车辆是否存在违章行为进行判定，有助于提高对违章行为判定的效率，也能提高判定的准确性。

S203：响应于所述第二车辆存在违章行为，根据所述第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息。

更具体地，车载终端在确定第二车辆存在违章行为后，便会生成预设时间长度的第二车辆的违章视频信息。该违章视频信息可以是，以车载终端确定第二车辆存在违章行为的时间节点作为违章视频录制的起点，持续获取预设时间长度的第二车辆行车视频信息；该违章视频信息还可以是，以车载终端确定第二车辆存在违章行为的时间节点，将该时间节点前第一预设时间长度(即上述预设时间长度的一半)的第二车辆的行车图像信息以及该时间节点后第一预设时间长度(即上述预设时间长度的一半)的第二车辆的行车图像信息合成、共同作为违章视频信息。

示例性的，设预设时间长度为2分钟、车载终端确定第二车辆存在违章行为的时间节点为9:21，则违章视频信息可以是车载终端录制9:21～9:23的第二车辆的行车视频信息，还可以是车载终端将9:20～9:21采集到的第二车辆行车图像信息与9:21～9:22新获取的第二车辆行车图像信息合成得到的视频信息。

可以看出，本申请实施例能够在确认第二车辆存在违章行为后生成第二车辆的违章视频信息，作为后续交管服务器判定第二车辆存在违章行为的证据，为交管服务器对第二车辆的违章判定提供了保障。

S204：根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器。

示例性的，第一车辆的车载终端在生成第二车辆的违章视频后，根据该违章视频内容生成一串可唯一标识当前视频的指纹字符(即为该违章视频的视频指纹)。具体地，本申请实施例方法可以通过识别违章视频中的关键帧(或画面)，然后通过提取和/或压缩该关键帧(或画面)或者违章视频，最终得到视频指纹。然后将视频指纹、第一车辆的标识信息以及第一车辆的位置信息打包，得到第一数据。将第一数据发送至区块链服务器后有助于其他用户(或终端)调用该第一数据，从而达到确定违章车辆的目的。需要说明的是，本申请实施例没有限定视频指纹的生成方式，具体的生成视频指纹的方式由技术人员根据实际情况进行设定。

更多地，本申请实施例方法是经由车载终端识别车辆违章行为并生成车辆违章视频，所以能够有效避免视频作假的情况，从“发现违章行为”到“上传违章视频(即上述第一数据)”都是由车载终端完成，避免了人为参与的复杂性以及不可靠性。而且视频指纹(或第一数据)还有助于锁定违规视频的上传者(或上传终端)，能够使得区块链上的其他用户(或终端)快速寻找违章视频来源。

在一种可能的实施方式中，在将第一数据发送至区块链服务器之后，还可以包括以下步骤：

接收区块链服务器发送的公证书；以及

基于公证书、第二车辆的违章视频信息以及第一数据生成第二数据，并将第二数据发送至交管服务器。

需要说明的是，公证书由区块链服务器生成以用于保证第一数据的有效性。

更多地，第一车辆的标识信息可以是第一车辆的车牌号、第一车辆的(或第一车辆用户的)区块链账号。第一车辆的标识信息还可以是第一车辆的车型、颜色等等。

在另一种可能的实施方式中，在将第二数据发送至交管服务器之后，还可以包括以下步骤：

接收并呈现交管服务器发送的提醒信息。

需要说明的是，提醒信息可以指示第一车辆的举报行为的奖励。奖励可以是数字货币和/或区块链积分。例如，提醒信息可以为类似于“举报成功！为您发放10个数字货币”或“举报成功！为您发放10个区块链积分”的信息。

更多地，车载终端可以通过车载音响对第一提醒信息进行播报，还可以将第一提醒信息显示在车机显示屏上。

可以看出，在本申请实施例方法中，交管服务器在接收到违章举报信息后自动生成对举报车辆的奖励信息以及对违章车辆的违章记录信息，从而提高用户举报违章驾驶车辆的积极性，同时及时对违章车辆进行警示，更有利于维护道路交通安全。

请参见图3，为本申请实施例提供的一种违章行为判断的方法的流程示意图，可包括如下步骤：

S301：通过分类模型分析所述行车图像信息，确定所述第二车辆的违章类型。

需要说明的是，该分类模型由交管服务器根据交管服务器内储存的违章事件训练生成。

S302：响应于确定出所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

可以看出，通过采用本申请实施例与图2实施例中涉及的“车载终端通过对第二车辆的行车图像信息进行分析判断第二车辆是否存在违章行为不同”，本申请实施例方法仅需车载终端将第二车辆的行车图像信息投放进分类模型，便能快捷地确定第二车辆的违章类型，大大减轻了车载终端的工作复杂程度。

请参见图4，为本申请实施例提供的另一种车辆违章举报的方法的示意图，应用于交管服务器，可包括如下步骤：

S401：接收第一车辆的车载终端发送的第二数据。

需要说明的是，第二数据可以包括公证书、第二车辆的违章视频信息以及第一数据。其中，公证书由区块链服务器生成以用于确保第一数据的有效性，第二车辆为在第一车辆预设距离范围内的车辆，第一数据可以包括违章视频信息对应的视频指纹、第一车辆的标识信息以及第一车辆的位置信息。

在一种可能的实施方式中，在接收第一车辆的车载终端发送的第二数据之前，还可以包括以下步骤：

根据交管服务器内储存的车辆违章事件进行训练，得到分类模型；以及

将分类模型发送至第一车辆的车载终端。

其中，交管服务器可以通过机器学习的手段，将交管服务器内储存的违章事件进行特征提取和分类。再利用新增的违章事件对分类模型进行强化学习，动态地调整分类模型识别各个违章事件的特征值，使分类模型判定违章事件的准确率得到提升。

更多地，交管服务器可以按预设时间间隔将更新后的分类模型发送至第一车辆的车载终端。示例性的，交管服务器可以每个月向第一车辆的车载终端发送一次更新后的分类模型，有利于提高违章判定的准确性。

可以看出，利用分类模型对违章事件进行判定能够大大地减轻工作人员的工作负担，分类模型技能保证违章判定的准确性，也能保证违章判定的效率，而且新的违章事件也有利于进一步完善分类模型，保障了分类模型违章判定的准确性。

S402：根据所述第二数据确定并记录所述第二车辆的违章行为。

可以看出，交管服务器通过记录第二车辆的违章行为能够有利于后续对第二车辆进行处罚(或追责)，方便工作人员进一步开展工作。

S403：根据所述违章行为生成提醒信息。

在一种可能的实施方式中，提醒信息可以包括第一提醒信息和/或第二提醒信息。其中，第一提醒信息可以指示第一车辆的举报行为的奖励，第二提醒信息可以指示第二车辆的违章行为已被记录。

示例性的，若第二车辆的违章行为为超速行驶，则可以生成类似于“您在限速为50公里以下的道路，时速超过限定时速10％以上不到20％，处以50元罚款，并已将该违章行为记录在您账号信息中，请您规范驾驶车辆！”的第二提醒信息。

在另一种可能的实施方式中，根据违章行为生成提醒信息可以包括以下步骤：

根据违章行为确定发送给第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量；以及

根据发放给第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量生成第一提醒信息。

示例性的，第一提醒信息可以类似于“举报成功！为您发放10个数字货币”或“举报成功！为您发放10个区块链积分”。

在另一种可能的实施方式中，在根据违章行为生成提醒信息之后，还可以包括以下步骤：

将第一提醒信息发送至第一车辆；和/或

将第二提醒信息发送至第二车辆。

可以看出，通过对第一车辆举报行为的奖励以及对第二车辆违章行为的警告，有利于驾驶员更加注重规范驾驶的问题，有助于提高道路交通的安全性、降低交通事故发生的概率。

下面结合附图介绍本申请实施例涉及的装置。

请参见图5，为本申请实施例提供的一种车载终端的组成示意图，车载终端10可以包括：摄像装置110、至少一个处理器120、通信装置130以及多媒体装置140。

摄像装置110，例如可以为车载摄像头，其被配置为：

获取第二车辆的行车图像信息。其中，第二车辆为在第一车辆预设范围内的车辆。

需要说明的是，行车图像信息可以包括行驶环境信息以及第二车辆的行驶轨迹信息。

至少一个处理器120，例如可以为中央处理器，与摄像装置110可通信地连接，其被配置为：

根据行车图像信息判断第二车辆是否存在违章行为；

响应于确定第二车辆存在违章行为，根据第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息；以及

根据第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于视频指纹、第一车辆的标识信息以及第一车辆的位置信息生成第一数据。

可选地，至少一个处理器120进一步被配置为：

根据行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据行驶场景类型匹配第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到第二车辆的违章类型，确定第二车辆存在违章行为。

可选地，至少一个处理器120进一步被配置为：

根据行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型，该行驶场景类型可以包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，上述对应的预设违章类型为在行驶场景类型中可能存在的违章类型；以及

根据至少一个预设违章类型匹配第二车辆的违章类型。

可选地，至少一个处理器120进一步被配置为：

通过分类模型分析行车图像信息，确定第二车辆的违章类型；以及

响应于确定出第二车辆的违章类型，确定第二车辆存在违章行为。

需要说明的是，分类模型由交管服务器根据交管服务器内储存的违章时间训练生成。

可选地，至少一个处理器120进一步被配置为：

经由通信装置130接收区块链服务器发送的公证书；以及

基于公证书、第二车辆的违章视频信息以及第一数据生成第二数据。

通信装置130，例如可以为蜂窝网络模块，与至少一个处理器120可通信地连接，其被配置为：

将第一数据发送至区块链服务器。

可选地，通信装置130进一步被配置为：

将第二数据发送至交管服务器。

可选地，通信装置130进一步被配置为：

接收交管服务器发送的提醒信息，该提醒信息指示第一车辆的举报行为的奖励。

多媒体装置140，例如可以为音响、车载显示屏，与至少一个处理器120可通行地连接，其被配置为：

呈现提醒信息。

请参见图6，为本申请实施例提供的另一种车载终端的组成示意图，可包括：

处理器610、存储器620和I/O接口630。处理器610、存储器620和I/O接口630通过总线640连接，该存储器620用于存储指令，该处理器610用于执行该存储器620存储的指令，以实现如上图2至图4对应的方法步骤。

处理器610用于执行该存储器620存储的指令，以控制I/O接口630接收和发送信号，完成上述方法中的步骤。其中，所述存储器620可以集成在所述处理器610中，也可以与所述处理器610分开设置。

存储器620中还可以包括存储系统621、高速缓存622和RAM623。其中高速缓存622是存在于RAM623与CPU之间的一级存储器，由静态存储芯片(SRAM)组成，容量比较小但速度比主存高得多，接近于CPU的速度；RAM623是与CPU直接交换数据的内部存储器，可以随时读写(刷新时除外)，而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储介质。三者结合实现存储器620功能。

作为一种实现方式，I/O接口630的功能可以考虑通过收发电路或者收发的专用芯片实现。处理器610可以考虑通过专用处理芯片、处理电路、处理器或者通用芯片实现。

作为另一种实现方式，可以考虑使用通用计算机的方式来实现本申请实施例提供的装置。即将实现处理器610，I/O接口630功能的程序代码存储在存储器620中，通用处理器通过执行存储器620中的代码来实现处理器610，I/O接口630的功能。

该装置所涉及的与本申请实施例提供的技术方案相关的概念，解释和详细说明及其他步骤请参见前述方法或其他实施例中关于装置执行的方法步骤的内容的描述，此处不做赘述。

作为本实施例的另一种实现方式，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。

作为本实施例的另一种实现方式，提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。

根据本申请实施例提供的方法和装置，本申请实施例还提供一种系统，其组成方式可以参见图1所示，执行的方法可以参见图2-图4所示实施例中的描述，此处不再赘述。

本领域技术人员可以理解，为了便于说明，图6中仅示出了一个存储器和处理器。在实际的终端或服务器中，可以存在多个处理器和存储器。存储器也可以称为存储介质或者存储设备等，本申请实施例对此不做限制。

应理解，在本申请实施例中，处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，简称CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

还应理解，本申请实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，简称DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，简称DR RAM)。

需要说明的是，当处理器为通用处理器、DSP、ASIC、FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时，存储器(存储模块)集成在处理器中。

应注意，本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

该总线除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线。

还应理解，本文中涉及的第一、第二、第三、第四以及各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的范围。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各种说明性逻辑块(illustrative logical block，简称ILB)和步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施例中记载的任何一种账号管理方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种账号管理方法的部分或全部步骤。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (21)

1.一种车辆违章举报的方法，应用于第一车辆的车载终端，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取第二车辆的行车图像信息，所述第二车辆为在所述第一车辆预设范围内的车辆；

根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为；

响应于所述第二车辆存在违章行为，根据所述第二车辆的行车图像信息生成第二车辆的违章视频信息；以及

根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，所述行车图像信息包括行驶环境信息以及所述第二车辆的行驶轨迹信息。

3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为，包括以下步骤：

根据所述行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型，包括以下步骤：

根据所述行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型，所述行驶场景类型包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，所述对应的至少一个预设违章类型为在所述行驶场景类型中可能存在的违章类型；以及

根据所述至少一个预设违章类型匹配所述第二车辆的违章类型。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为，包括以下步骤：

通过分类模型分析所述行车图像信息，确定所述第二车辆的违章类型，所述分类模型由交管服务器根据所述交管服务器内储存的违章事件训练生成；以及

响应于确定出所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

6.根据权利要求1所述的方法，在所述根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据，以发送至区块链服务器之后，还包括以下步骤：

接收所述区块链服务器发送的公证书；以及

基于所述公证书、所述第二车辆的违章视频信息以及所述第一数据生成第二数据，并将所述第二数据发送至交管服务器。

7.根据权利要求6所述的方法，在所述将所述第二数据发送至交管服务器之后，还包括以下步骤：

接收并呈现所述交管服务器发送的提醒信息，所述提醒信息指示对所述第一车辆的举报行为的奖励。

8.一种车辆违章举报的方法，应用于交管服务器，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

接收第一车辆的车载终端发送的第二数据，所述第二数据包括公证书、第二车辆的违章视频信息以及第一数据，所述公证书由区块链服务器生成以用于确保所述第一数据的有效性，所述第二车辆为在所述第一车辆预设距离范围内的车辆，所述第一数据包括所述违章视频信息对应的视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息；

根据所述第二数据确定并记录所述第二车辆的违章行为；以及

根据所述违章行为生成提醒信息。

9.根据权利要求8所述的方法，在所述接收所述第一车辆的车载终端发送的第二数据之前，还包括以下步骤：

根据所述交管服务器内储存的车辆违章事件进行训练，得到分类模型；以及

将所述分类模型发送至所述第一车辆的车载终端。

10.根据权利要求8所述的方法，所述提醒信息包括第一提醒信息和/或第二提醒信息，所述第一提醒信息指示所述第一车辆的举报行为的奖励，所述第二提醒信息指示所述第二车辆的违章行为已被记录。

11.根据权利要求10所述的方法，所述根据所述违章行为生成提醒信息之后，还包括以下步骤：

将所述第一提醒信息发送至所述第一车辆；和/或

将所述第二提醒信息发送至所述第二车辆。

12.根据权利要求10所述的方法，所述根据所述违章行为生成提醒信息，包括以下步骤：

根据所述违章行为确定发放给所述第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量；以及

根据发放给所述第一车辆的数字货币的数量和/或区块链积分的数量生成所述第一提醒信息。

13.一种车载终端，应用于第一车辆，其特征在于，所述车载终端包括以下部分：摄像装置、至少一个处理器以及通信装置；

所述摄像装置被配置为：

获取第二车辆的行车图像信息，所述第二车辆为在所述第一车辆预设距离范围内的车辆；

所述至少一个处理器与所述摄像装置可通信地连接，其被配置为：

根据所述行车图像信息判断所述第二车辆是否存在违章行为；

响应于确定所述第二车辆存在违章行为，根据所述第二车辆的行车图像信息生成所述第二车辆的违章视频信息；以及

根据所述第二车辆的违章视频信息生成视频指纹，并基于所述视频指纹、所述第一车辆的标识信息以及所述第一车辆的位置信息生成第一数据；

所述通信装置与所述至少一个处理器可通信地连接，其被配置为：

将所述第一数据发送至区块链服务器。

14.根据权利要求13所述的车载终端，其中，所述行车图像信息包括行驶环境信息以及所述第二车辆的行驶轨迹信息。

15.根据权利要求14所述的车载终端，其中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

根据所述行驶环境信息确定行驶场景类型；

根据所述行驶场景类型匹配所述第二车辆的违章类型；以及

响应于匹配到所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

16.根据权利要求15所述的车载终端，其中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

根据所述行驶场景类型筛选出对应的至少一个预设违章类型，所述行驶场景类型包括高速超车道、高速非超车道以及城市道路的某一车道中至少一种，所述对应的至少一个预设违章类型为在所述行驶场景类型中可能存在的违章类型；以及

根据所述至少一个预设违章类型匹配所述第二车辆的违章类型。

17.根据权利要求13所述的车载终端，其中，所述至少一个处理器进一步被配置为：

通过分类模型分析所述行车图像信息，确定所述第二车辆的违章类型，所述分类模型由交管服务器根据所述交管服务器内储存的违章事件训练生成；以及

响应于确定出所述第二车辆的违章类型，确定所述第二车辆存在违章行为。

18.根据权利要求13所述的车载终端，还包括：

所述至少一个处理器进一步被配置为：

经由所述通信装置接收所述区块链服务器发送的公证书；以及

基于所述公证书、所述第二车辆的违章视频信息以及所述第一数据生成第二数据；

所述通信装置进一步被配置为：

将所述第二数据发送至交管服务器。

19.根据权利要求18所述的车载终端，还包括：与所述至少一个处理器可通信地连接的多媒体装置；

所述通信装置进一步被配置为：

接收所述交管服务器发送的提醒信息，所述提醒信息指示所述第一车辆的举报行为的奖励；

所述多媒体装置被配置为：

呈现所述提醒信息。

20.一种车载终端，其特征在于，包括：

处理器、存储器和I/O接口，所述处理器、所述存储器以及所述I/O接口可通信地连接，其中，所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的所述程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

21.一种计算机存储介质，其特征在于，包括：

所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，实现如权利要求1-7或8-12任一项所述的方法。