一种货车存证数据校验系统和方法与流程

1.本技术涉及数据安全技术领域，特别涉及一种货车存证数据校验系统和方法，可用于低代码开发平台生成的文件的编译。


背景技术：

2.货车司机当处于装货卸货、堵车、事故、加油、考勤打卡等场景时，货车司机需要通过水印视频进行拍摄当前所处的作业场景，并对对当前作业场景进行上报货主或车主，以进行车辆的报备或管车。
3.现有技术中货车司机利用手机端进行取证时，实现方式是：货车司机利用手机传感器进行拍照、录像等取证，将相应取证文件存储于手机内部，将取证文件从手机内部上报货主或车主。由于手机拍照存在虚报和谎报的可能性，容易对证据文件进行替换或篡改，导致传输至货主或车主的证据文件并非真正的证据文件，即证据文件的真实性得不到保证，从而降低了数据的真实性和业务平台可信度，容易造成经济损失。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种货车存证数据校验系统。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种货车存证数据校验系统，系统包括：客户端、云端服务器以及校验终端；其中，客户端、云端服务器以及校验终端通信连接；其中，客户端，用于根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；云端服务器，用于解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将访问链接返回客户端；客户端，还用于根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将目标图像发送至校验终端；校验终端，用于将接收的目标图像反馈至云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据进行展示。
6.可选的，系统还包括：远端服务器；其中，远端服务器与客户端通信连接；其中，
远端服务器，用于在接收到来自客户端发送的货车车牌时，查询货车车牌对应的货车参数集合，并将货车参数集合反馈至客户端。
7.可选的，根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，包括：通过调用摄像头对货车采集预览图像；接收针对预览图像确定的货车车牌以及作业场景标签；将货车车牌发送至远端服务器，并接收来自远端服务器反馈的货车参数集合，货车参数集合包括车载终端的位置经纬度、逆地理编码信息、车牌号、车主基本信息、加油参数、运单单号；获取终端信息，终端信息包括终端gps经纬度、图像识别信息和用户基本信息；根据货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定作业场景标签是否真实；在作业场景标签真实的情况下，根据货车参数集合以及终端信息，生成蒙板图片以及protobuf格式的二进制数据；将protobuf格式的二进制数据作为货车数据；将预览图像与蒙板图片进行合并，得到货车水印图片。
8.可选的，根据货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定作业场景标签是否真实，包括：计算车载终端的位置经纬度与终端gps经纬度之间的距离；在距离小于等于预设距离阈值时，计算车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度；在特性相似度大于预设相似度阈值时，分别确定车牌号、逆地理编码信息、加油参数、运单单号、图像识别信息的置信度；将置信度进行加权求和取平均值，得到真实性判断值；当真实性判断值大于等于预设置信度阈值时，确定作业场景标签真实；或者，当真实性判断值小于预设置信度阈值时，确定作业场景标签不真实。
9.可选的，计算车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度，包括：提取车主基本信息中各个参数的第一特征向量；提取用户基本信息中各个参数的第二特征向量；对第一特征向量进行向量编码，并根据编码后的编码值构建第一特征矩阵；对第二特征向量进行向量编码，并根据编码后的编码值构建第二特征矩阵；计算第一特征矩阵与第二特征矩阵之间的相似距离，并将计算出的相似距离确定为车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度；其中，相似距离计算公式为：；其中，为第一特征矩阵中任意一个i的结构特征，为在第二特征矩阵中确定的与对应的结构特征，p为第一特征矩阵中的结构特征数量。
10.可选的，处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器，包括：将货车数据以及货车水印图片进行压缩，得到压缩数据；
将压缩数据进行加密处理，得到密文数据；将密文数据作为处理数据，并通过https协议上传至云端服务器。
11.可选的，建立存储标识符，包括：对货车数据进行sha256哈希运算，得到第二哈希字符串；采用服务端私钥secret1对第二哈希字符串进行加密，得到存储标识符。
12.可选的，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，包括：将存储标识符作为种子，以产生伪随机序列；对货车水印图片进行dct变换，得到变换图像；采用伪随机序列对变换图像进行处理，以调制变换图像除直流dc分量外的1000个最大的dct系数，得到水印图像。
13.可选的，云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，包括：云端服务器在接收到来自校验终端发送的目标图像时；云端服务器在目标图像中提取图片中的目标数字水印的目标密钥；云端服务器根据目标密钥进行sha256哈希运算，得到第三哈希字符串；云端服务器采用第三哈希字符串在区块链中进行查找，在查找到与第三哈希字符串对应的目标哈希字符串时，确定目标图像真实；云端服务器确定目标哈希字符串对应的目标存储标识符；云端服务器根据映射关系，确定目标存储标识符对应的目标货车数据，并将目标货车数据反馈至校验终端。
14.第二方面，本技术实施例提供了一种货车存证数据校验方法，方法包括：客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；云端服务器解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将目标图像发送至校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈至云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据进行展示。
15.本技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在本技术实施例提供的货车存证数据校验系统中，客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图；云端服务器建立存储标识符，存储该存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的哈希字符串发布区块链，将访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像发送到校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据展示。由于本技术建立存储标识符与货车数据的映射关系，并将该存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，使得仅在区块链能匹配到相应的参数时，
才能通过映射关系获取到预先存储的真实货车数据，从而保证司机上报的货车数据不易篡改，提升了数据的真实性和业务平台可信度。
16.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
17.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
18.图1是本技术实施例提供的一种货车存证数据校验系统的系统结构示意图；图2是本技术实施例提供的一种货车存证数据校验方法的流程示意图；图3是本技术实施例提供的一种数据存证的流程示意框图；图4是本技术实施例提供的一种校验流程示意框图。
具体实施方式
19.以下描述和附图充分地示出本技术的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。
20.应当明确，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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它实施例，都属于本技术保护的范围。
21.下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的系统和方法的例子。
22.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
23.本技术提供了一种货车存证数据校验系统和方法，以解决上述相关技术问题中存在的问题。由于本技术建立存储标识符与货车数据的映射关系，并将该存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，使得仅在区块链能匹配到相应的参数时，才能通过映射关系获取到预先存储的真实货车数据，从而保证司机上报的货车数据不易篡改，提升了数据的真实性和业务平台可信度，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
24.请参见图1，图1是本技术实施例提供的一种货车存证数据校验系统的系统结构示意图，该系统包括客户端、云端服务器以及校验终端；其中，客户端、云端服务器以及校验终端通信连接；其中，客户端，用于根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；云端服务器，用于解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储存储标识符与货车数据
的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将访问链接返回客户端；客户端，还用于根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将目标图像发送至校验终端；校验终端，用于将接收的目标图像反馈至云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据进行展示。
25.在本技术实施例中，远端服务器；其中，远端服务器与客户端通信连接；其中，远端服务器，用于在接收到来自客户端发送的货车车牌时，查询货车车牌对应的货车参数集合，并将货车参数集合反馈至客户端。
26.具体的，在根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片时，首先通过调用摄像头对货车采集预览图像，再接收针对预览图像确定的货车车牌以及作业场景标签，然后将货车车牌发送至远端服务器，并接收来自远端服务器反馈的货车参数集合，货车参数集合包括车载终端的位置经纬度、逆地理编码信息、车牌号、车主基本信息、加油参数、运单单号，其次获取终端信息，终端信息包括终端gps经纬度、图像识别信息和用户基本信息，再根据货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定作业场景标签是否真实，以及在作业场景标签真实的情况下，根据货车参数集合以及终端信息，生成蒙板图片以及protobuf格式的二进制数据，最后将protobuf格式的二进制数据作为货车数据，并将预览图像与蒙板图片进行合并，得到货车水印图片。
27.其中，作业场景标签可以是“已到达装货地”、“已靠台等装”、“正在装货”、“装完已封车”、“已装完发车”、“已到卸货地”、“等待卸货”、“正在卸货”、“货已下完”、“已签收”、“堵车”、“事故”、“上报公里数”、“上报加油量”，“其他”。
28.具体的，在根据货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定作业场景标签是否真实时，首先计算车载终端的位置经纬度与终端gps经纬度之间的距离，然后在距离小于等于预设距离阈值时，计算车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度，以及在特性相似度大于预设相似度阈值时，分别确定车牌号、逆地理编码信息、加油参数、运单单号、图像识别信息的置信度，最后将置信度进行加权求和取平均值，得到真实性判断值，并当真实性判断值大于等于预设置信度阈值时，确定作业场景标签真实；或者，当真实性判断值小于预设置信度阈值时，确定作业场景标签不真实。
29.具体的，在计算车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度时，首先提取车主基本信息中各个参数的第一特征向量，再提取用户基本信息中各个参数的第二特征向量，然后对第一特征向量进行向量编码，并根据编码后的编码值构建第一特征矩阵，其次对第二特征向量进行向量编码，并根据编码后的编码值构建第二特征矩阵，最后计算第一特征矩阵与第二特征矩阵之间的相似距离，并将计算出的相似距离确定为车主基本信息与用户基本信息之间的特性相似度。
30.具体的，相似距离计算公式为：；其中，为第一特征矩阵中任意一个i的结构特征，为在第二特征矩阵中确定的与对应的结构特征，p为第一特征矩阵中的结构特征数量。
31.具体的，在处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器时，首先将货车数据以及货车水印图片进行压缩，得到压缩数据，然后将压缩数据进行加密处理，得到密文数据，最后将密文数据作为处理数据，并通过https协议上传至云端服务器。
32.具体的，在建立存储标识符时，首先对货车数据进行sha256哈希运算，得到第二哈希字符串，然后采用服务端私钥secret1对第二哈希字符串进行加密，得到存储标识符。
33.具体的，在对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像时，首先将存储标识符作为种子，以产生伪随机序列，然后对货车水印图片进行dct变换，得到变换图像，最后采用伪随机序列对变换图像进行处理，以调制变换图像除直流dc分量外的1000个最大的dct系数，得到水印图像。其中，伪随机序列具有高斯n(0，1)分布，具有高斯白躁声的随机性质。
34.具体的，在云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验时，云端服务器在接收到来自校验终端发送的目标图像时；云端服务器在目标图像中提取图片中的目标数字水印的目标密钥；云端服务器根据目标密钥进行sha256哈希运算，得到第三哈希字符串；云端服务器采用第三哈希字符串在区块链中进行查找，在查找到与第三哈希字符串对应的目标哈希字符串时，确定目标图像真实；云端服务器确定目标哈希字符串对应的目标存储标识符；云端服务器根据映射关系，确定目标存储标识符对应的目标货车数据，并将目标货车数据反馈至校验终端。
35.在一种可能的实现方式中，车主或货主拿到图片后，可以通过小程序或web页面上传图片到云端服务器进行验证，云端服务收到上传的图片后提取图片中的数字水印的密钥进行sha256哈希运算得到哈希字符串，使哈希字符串去区块链中查找是否存在一致的哈希字符串，如果存在则验证通过，反之失败， 验证通过后使用存储标识符获取图片附加的货车数据，最后将验证结果和附加信息返回给客户端小程序或web页面进行展示。
36.在本技术实施例提供的货车存证数据校验系统中，客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图；云端服务器建立存储标识符，存储该存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的哈希字符串发布区块链，将访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像发送到校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据展示。由于本技术建立存储标识符与货车数据的映射关系，并将该存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，使得仅在区块链能匹配到相应的参数时，才能通过映射关系获取到预先存储的真实货车数据，从而保证司机上报的货车数据不易篡改，提升了数据的真实性和业务平台可信度。
37.请参见图2，为本技术实施例提供了一种应用于货车存证数据校验系统的货车存证数据校验方法的流程示意图。如图2所示，本技术实施例的检测方法可以包括以下步骤：s101，客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；在本技术实施例中，客户端首先通过调用摄像头对货车采集预览图像，再接收针对预览图像确定的货车车牌以及作业场景标签，然后将货车车牌发送至远端服务器，并接收来自远端服务器反馈的货车参数集合，货车参数集合包括车载终端的位置经纬度、逆地理编码信息、车牌号、车主基本信息、加油参数、运单单号，再获取终端信息，终端信息包括
终端gps经纬度、图像识别信息和用户基本信息，其次根据货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定作业场景标签是否真实，再在作业场景标签真实的情况下，根据货车参数集合以及终端信息，生成蒙板图片以及protobuf格式的二进制数据，最后将protobuf格式的二进制数据作为货车数据，并将预览图像与蒙板图片进行合并，得到货车水印图片。
38.进一步地，客户端将货车数据以及货车水印图片进行压缩，得到压缩数据，然后将压缩数据进行加密处理，得到密文数据，最后将密文数据作为处理数据，并通过https协议上传至云端服务器。
39.s102，云端服务器解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将访问链接返回客户端；在本技术实施例中，在建立存储标识符时，首先对货车数据进行sha256哈希运算，得到第二哈希字符串，然后采用服务端私钥secret1对第二哈希字符串进行加密，得到存储标识符。
40.s103，客户端根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将目标图像发送至校验终端；例如图3所示，图3是本技术提供的一种数据存证的流程示意框图，首先货车司机的客户端启动相机采集图像，再确定车牌号以及场景标签，远端服务器根据车牌号获取货车北斗数据运单数据、车辆信息油价、作业场景等返回给客户端，客户端根据返回的数据并结合手机位置经纬度以及其他数据信息校验场景标签的真伪，校验通过后按照基本信息生成图片蒙板，在将图像蒙板和相机采集的图像合并为新的货车水印图，将远端服务器返回的数据生成二进制数据，得到货车数据，最后将货车数据和货车水印图进行压缩加密后上传到云端，云端对传上来的数据进行解密得到附加的protobuffer二进制数据，对二进制数据进行sha256哈希运算得到哈希字符串，并使用服务端私钥secret1进行加密得到str1，同时以str1为key和二进制数据还原的文原始本信息一同入库操作，使用nec算法对图片添加数字水印，用str1作为种子来产生伪随机序列(m序列)，该序列具有高斯n(0，1)分布，具有高斯白躁声的随机性质,对云端接收到的图片做dct变换，最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流(dc)分量外的1000个最大的dct系数。完成数字水印，图片文件上传至分布式存储，并生成可以访问的图片url str2，将str1进行sha256哈希运算得到哈希字符串 str3发布到区块链上，上链成功后同时将 url str2返回给终端进行展示，终端收到返回的str2进行确认展示，此待分享的加了数字水印图片已准备就绪，最后用户（货车司机）使用客户端将图片分享给车主或货主进行报备。
41.s104，校验终端将接收的目标图像反馈至云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据进行展示。
42.在本技术实施例中，云端服务器在接收到来自校验终端发送的目标图像时；云端服务器在目标图像中提取图片中的目标数字水印的目标密钥；云端服务器根据目标密钥进行sha256哈希运算，得到第三哈希字符串；云端服务器采用第三哈希字符串在区块链中进行查找，在查找到与第三哈希字符串对应的目标哈希字符串时，确定目标图像真实；云端服
务器确定目标哈希字符串对应的目标存储标识符；云端服务器根据映射关系，确定目标存储标识符对应的目标货车数据，并将目标货车数据反馈至校验终端。
43.例如图4所示，图4是本技术提供的一种校验流程示意框图，车主或者货主收到司机发来的图片时，可以通过小程序或web页面上传图片只云端服务器进行验证，云端服务器收到上传的图片后提取图片中的数字水印的密钥str4进行sha256哈希运算得到哈希字符串str5，使str5去区块链中查找是否存在一致的哈希字符串，如果存在则验证通过，反之失败， 验证成功后使用str4在云端数据库中获取图片附加基本信息，最后将验证结果和附加信息返回给验证终端的小程序或web页面进行展示。
44.在本技术实施例提供的货车存证数据校验系统中，客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图；云端服务器建立存储标识符，存储该存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的哈希字符串发布区块链，将访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像发送到校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据展示。由于本技术建立存储标识符与货车数据的映射关系，并将该存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，使得仅在区块链能匹配到相应的参数时，才能通过映射关系获取到预先存储的真实货车数据，从而保证司机上报的货车数据不易篡改，提升了数据的真实性和业务平台可信度。
45.本技术还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的货车存证数据校验方法。
46.本技术还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的货车存证数据校验方法。
47.本领域普通技术人员可以理解实现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，货车存证数据校验的程序可存储于计算机可读取存储介质中，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，货车存证数据校验的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
48.以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述系统包括：客户端、云端服务器以及校验终端；其中，所述客户端、云端服务器以及校验终端通信连接；其中，所述客户端，用于根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理所述货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；所述云端服务器，用于解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储所述存储标识符与所述货车数据的映射关系，对所述货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算所述存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将所述访问链接返回客户端；所述客户端，还用于根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将所述目标图像发送至所述校验终端；所述校验终端，用于将接收的目标图像反馈至所述云端服务器，以使所述云端服务器根据所述映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将所述货车数据进行展示。2.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述系统还包括：远端服务器；其中，所述远端服务器与所述客户端通信连接；其中，所述远端服务器，用于在接收到来自所述客户端发送的货车车牌时，查询所述货车车牌对应的货车参数集合，并将所述货车参数集合反馈至所述客户端。3.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，包括：通过调用摄像头对货车采集预览图像；接收针对所述预览图像确定的货车车牌以及作业场景标签；将所述货车车牌发送至远端服务器，并接收来自所述远端服务器反馈的货车参数集合，所述货车参数集合包括车载终端的位置经纬度、逆地理编码信息、车牌号、车主基本信息、加油参数、运单单号；获取终端信息，所述终端信息包括终端gps经纬度、图像识别信息和用户基本信息；根据所述货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定所述作业场景标签是否真实；在所述作业场景标签真实的情况下，根据所述货车参数集合以及终端信息，生成蒙板图片以及protobuf格式的二进制数据；将protobuf格式的二进制数据作为货车数据；将所述预览图像与所述蒙板图片进行合并，得到货车水印图片。4.根据权利要求3所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述根据所述货车车牌、货车参数集合以及终端信息，判定所述作业场景标签是否真实，包括：计算所述车载终端的位置经纬度与所述终端gps经纬度之间的距离；在所述距离小于等于预设距离阈值时，计算所述车主基本信息与所述用户基本信息之间的特性相似度；在所述特性相似度大于预设相似度阈值时，分别确定所述车牌号、逆地理编码信息、加油参数、运单单号、图像识别信息的置信度；
将所述置信度进行加权求和取平均值，得到真实性判断值；当所述真实性判断值大于等于预设置信度阈值时，确定所述作业场景标签真实；或者，当所述真实性判断值小于预设置信度阈值时，确定所述作业场景标签不真实。5.根据权利要求4所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述计算所述车主基本信息与所述用户基本信息之间的特性相似度，包括：提取所述车主基本信息中各个参数的第一特征向量；提取所述用户基本信息中各个参数的第二特征向量；对所述第一特征向量进行向量编码，并根据所述编码后的编码值构建第一特征矩阵；对所述第二特征向量进行向量编码，并根据所述编码后的编码值构建第二特征矩阵；计算所述第一特征矩阵与所述第二特征矩阵之间的相似距离，并将计算出的相似距离确定为所述车主基本信息与所述用户基本信息之间的特性相似度；其中，所述相似距离计算公式为：；其中，为所述第一特征矩阵中任意一个i的结构特征，为在所述第二特征矩阵中确定的与对应的结构特征，p为第一特征矩阵中的结构特征数量。6.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述处理所述货车数据和货车水印图片发送至云端服务器，包括：将所述货车数据以及货车水印图片进行压缩，得到压缩数据；将所述压缩数据进行加密处理，得到密文数据；将所述密文数据作为处理数据，并通过https协议上传至云端服务器。7.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述建立存储标识符，包括：对所述货车数据进行sha256哈希运算，得到第二哈希字符串；采用服务端私钥secret1对所述第二哈希字符串进行加密，得到存储标识符。8.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述对所述货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，包括：将所述存储标识符作为种子，以产生伪随机序列；对所述货车水印图片进行dct变换，得到变换图像；采用所述伪随机序列对所述变换图像进行处理，以调制所述变换图像除直流dc分量外的1000个最大的dct系数，得到水印图像。9.根据权利要求1所述的一种货车存证数据校验系统，其特征在于，所述云端服务器根据所述映射关系和区块链进行真实性校验，包括：云端服务器在接收到来自校验终端发送的目标图像时；云端服务器在所述目标图像中提取图片中的目标数字水印的目标密钥；云端服务器根据所述目标密钥进行sha256哈希运算，得到第三哈希字符串；云端服务器采用所述第三哈希字符串在区块链中进行查找，在查找到与所述第三哈希字符串对应的目标哈希字符串时，确定所述目标图像真实；云端服务器确定所述目标哈希字符串对应的目标存储标识符；
云端服务器根据所述映射关系，确定所述目标存储标识符对应的目标货车数据，并将所述目标货车数据反馈至所述校验终端。10.一种货车存证数据校验方法，其特征在于，所述方法包括：客户端根据采集的预览图像，生成protobuf格式的货车数据和货车水印图片，处理所述货车数据和货车水印图片发送至云端服务器；云端服务器解密接收的处理数据，得到货车数据和货车水印图片，建立存储标识符，存储所述存储标识符与所述货车数据的映射关系，对所述货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，并建立目标图像的访问链接，计算所述存储标识符的第一哈希字符串发布至区块链，以及将所述访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像，并在接收到图像发送指令时，将所述目标图像发送至校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈至所述云端服务器，以使所述云端服务器根据所述映射关系和区块链进行真实性校验，并在接收到云端服务器返回的货车数据时，将所述货车数据进行展示。

技术总结
本申请公开了一种货车存证数据校验系统和方法，系统包括客户端、云端服务器以及校验终端；客户端根据采集的预览图像，生成ProtoBuf格式的货车数据和货车水印图；云端服务器建立存储标识符，存储该存储标识符与货车数据的映射关系，对货车水印图片添加数字水印，得到目标图像，建立目标图像的访问链接，计算存储标识符的哈希字符串发布区块链，将访问链接返回客户端；客户端根据接收的访问链接下载目标图像发送到校验终端；校验终端将接收的目标图像反馈云端服务器，以使云端服务器根据映射关系和区块链进行真实性校验，在接收到云端服务器返回的货车数据时，将货车数据展示。本申请保证司机上报的货车数据不易篡改，提升数据的真实性和业务平台可信度。数据的真实性和业务平台可信度。数据的真实性和业务平台可信度。


技术研发人员：靳凤伟 夏曙东 冯新平 张志平
受保护的技术使用者：北京中交兴路信息科技股份有限公司
技术研发日：2023.07.20
技术公布日：2023/8/24