[發明專利]一種基于區塊鏈的交通警務處置方法及系統

有效

• 申請號: 202110010043.8
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112699827B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 林文國;黃河;王偉宗;戴文艷;張濤;潘德生
• 申請（專利權）人: 長威信息科技發展股份有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V40/16;G06V10/30;G06V10/764;G06V10/774;G06F16/51;G06F16/532;G06F16/55;G06F16/583
• 代理公司: 廣州高航知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 喬浩剛

1.一種基于區塊鏈的交通警務處置方法，其特征在于，其包括：

S1，獲取車輛的行駛圖像以及駕駛所述車輛的人員的臉部圖像；

S2，將所述行駛圖像輸入到預先訓練好的神經網絡模型中進行違章識別，判斷所述車輛是否存在違章行為，若是，則根據所述行駛圖像和所述臉部圖像生成違章行為信息；

S3，將所述違章行為信息發送到審核終端進行人工審核，并接收所述審核終端反饋的審核結果，所述審核結果包括違章行為信息是否正確和人工審核結果；

S4，若違章行為信息正確，則將所述違章行為信息輸入到區塊鏈節點中進行存儲，若違章行為信息不正確，則將所述人工審核結果輸入到區塊鏈節點中進行存儲；

所述將所述行駛圖像輸入到預先訓練好的神經網絡模型中進行違章識別，包括：

對所述行駛圖像進行光照調節處理，獲得光照調節圖像；

對所述光照調節圖像進行灰度化處理，獲得灰度化圖像；

對所述灰度化圖像進行降噪處理，獲得降噪圖像；

將所述降噪圖像輸入到預先訓練好的神經網絡模型中進行違章識別；

所述對所述行駛圖像進行光照調節處理，獲得光照調節圖像，包括：

S11，對于當前正在進行光照調節的像素點，判斷其所屬的處理類型；

S12，根據所述處理類型，選擇相應的光照調節函數對所述像素點進行光照調節處理；

S13，對行駛圖像中所有的像素點進行S11和S12的處理，從而得到光照調節圖像；

所述對于當前正在進行光照調節的像素點，判斷其所屬的處理類型，包括：

計算所述像素點分類指數；

若所述分類指數大于0，則所述像素點屬于第一處理類型；

若所述分類指數小于等于0，則所述像素點屬于第二處理類型；

所述分類指數通過如下方式進行計算：

式中，clusti表示所述像素點的分類指數，gbma表示所述行駛圖像在Lab顏色空間中的L分量的最大值，gbmi表示所述行駛圖像在Lab顏色空間中的L分量的最小值，gama和gami分別表示對所述行駛圖像進行高斯濾波處理后的得到的濾波圖像在Lab顏色空間中的L分量的最大值和最小值，gpb表示所述像素點在所述行駛圖像對應的Lab顏色空間中的L分量的像素值，gpa表示所述像素點在所述濾波圖像像對應的Lab顏色空間中的L分量的像素值；gw表示光照調節系數，gw∈[0.34,0.7]，w表示所述行駛圖像在Lab顏色空間中的L分量的中間值；

第一處理類型的像素點，其光照調節參數如下：

式中，oneg表示第一處理類型的像素點的光照調節參數，j1和j2表示預設的比例系數，j1與j2的和為1，gpb(nei)表示所述像素點的b×b大小的鄰域中的所有像素點在所述行駛圖像對應的Lab顏色空間中的L分量的像素值的均值，gpa(nei)表示所述像素點的b×b大小的鄰域中的所有像素點在所述濾波圖像對應的Lab顏色空間中的L分量的像素值的均值，onexs表示第一處理類型像素點的修正參數，a1表示預設的權重參數；

對于第二處理類型的像素點，其光照調節參數如下：

式中，j3和j4表示預設的比例系數，j3與j4的和為1，twog表示第二處理類型的像素點的光照調節參數；

根據所述處理類型，選擇相應的光照調節參數對所述像素點進行光照調節處理，包括：

將所述像素點在行駛圖像對應的Lab顏色空間中的像素值記為f(t)；

若所述像素點屬于第一處理類型，則其光照調節如下：

af(t)＝st[f(t)×oneg]

式中，af(t)為對f(t)進行光照調節的中間結果，st表示限制函數，若f(t)×oneg大于100，則st[f(t)×oneg]的值為100，若f(t)×oneg小于等于100，則st[f(t)×oneg]的值為f(t)×oneg；

將af(t)從Lab顏色空間轉換到RGB顏色空間，從而得到對所述像素點的最終處理結果；

若所述像素點屬于第二處理類型，則其光照調節如下：

af(t)＝st[f(t)×twog]

式中，af(t)為對f(t)進行光照調節的中間結果，st表示限制函數，若f(t)×twog大于100，則st[f(t)×twog]的值為100，若f(t)×twog小于等于100，則st[f(t)×twog]的值為f(t)×oneg；

將af(t)從Lab顏色空間轉換到RGB顏色空間，從而得到對所述像素點的最終處理結果。