一种用于交通事故现场证据保全及验证的系统技术领域
本发明涉及计算机图形技术领域，信息安全领域，具体涉及一种交通事故现场证据保全、验证系统。
背景技术
随着社会的迅猛发展，人民生活水平的逐步提高，汽车消费已逐步成为人们日常生活的一部分，越来越多的私家车进入了我们的生活。与此同时，交通慢慢变得拥堵，交通事故也频频发生，严重影响了我们的工作和生活。
通常，对于交通事故的处理会采取以下程式：保留事故现场，等待交管人员到来进行责任认定，等待保险公司人员勘察现场，拍照并进行理赔分析；清理事故现场，恢复道路畅通。这样的操作模式既繁琐且效率低下，原本拥挤的道路因此变得更为堵塞。因此，传统的交通事故处理方法已经无法满足的快捷便利的需求。对于小型交通事故，我们需要一种用户不必等待交警或保险公司人员到达现场，可以用户自行处理的交通事故处理方法。如何快速、高效地处理交通事故成为当前交通发展的重要研究课题。
对于专利公开号为：CN103093614A的中国专利公开了基于移动终端处理交通事故的方法及装置。该发明公开了一种基于移动终端处理交通事故的方法及装置，包括：移动终端记录事故发生的时间和事故发生的位置；进行现场取证，并将记录的事故发生的时间、事故发生的位置和现场取得的证据处理后发送给交管相关部门；该装置包括：时间记录单元、位置记录单元、取证单元和处理单元；本发明通过移动终端记录事故发生的时间、事故发生的位置和现场证据，并将上述信息处理后通过网络或无线网络快速发送给交管相关部门，从而实现快速处理解决交通事故，减少拥堵产生的几率。而且该方法简单，能够对交通事故现场进行详尽、准确的记录，有着广泛的适用人群，且不需要交通巡警和保险公司人员，从一定程度上节约了人力和物力。但是该发明缺点有二，首先，交通事故现场取证中含有大量的照片，照片总量大小少则三四十兆，多则上百兆大小，通过无线网络难以发送给相关部门；其次，交通事故发生现场很少拥有网络，用户不得不到具有能够连接互联网的计算机上才能发送给相关部门，这样就给用户带来了取证照片篡改的时机。所以，在我们需要一种用户自处理的交通事故现场证据采集方法下，我们还需要保证用户在无网络情况下的证据发送，以及对用户篡改取证照片的预防。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于传统交通事故处理方法中，因为需要等候交警或保险公司人员到达事故现场而造成交通拥堵、效率低下等问题。本发明提出一种防止了用户篡改取证照片的可能，给交通事故处理提供了一种快捷、安全的系统。本发明的技术方案如下：一种用于交通事故现场证据保全及验证的系统，包括：移动端客户端、保险公司远程服务器，所述移动端客户端包括用户登录模块、事故取证模块、图像摘要模块及取证上传模块；其中用户登录模块，用于用户输入登录账号及密码；事故取证模块，用于打开移动端摄像头，并自行对事故现场中关键证据部分进行拍摄，拍摄后用户输入参与事故的其他用户的账号，得到取证图像并发送给取证上传模块；图像摘要模块，用于对用户拍摄的取证图像进行摘要，并将摘要发送至远程服务器的摘要对比模块；取证上传模块，用于对事故取证模块发送来的取证图像上传至远程服务器的图像数据库；
保险公司远程服务器包括短信接口模块、待处理事件整合模块、事件处理模块、账号处理模块、图像处理模块；其中，短信接口模块用于对移动端发送下行验证码短信；待受理事件整合模块负责对证据完备的事故进行封装整合存储；事件处理模块用于对用户移动端发送来的取证完成消息，从取证完成消息中提取参与用户的账号，并将参与用户的账号发送至账号处理模块；账号处理模块，用于根据参与用户的账号获得对应的用户手机号码，并向该手机号码发送验证短信；图像处理模块，用于当收到的验证图像类型为图像摘要包时，则根据事故编号在图像数据库中新建条目，存储图像摘要。若收到图像包，则首先调用图像摘要模块获得图像摘要，然后根据事故编号，查询该事故中是否已经有图像摘要，若无，则将图像包与图像摘要存入图像数据库，若有，则将新计算得到的图像摘要与原本图像数据库中的图像摘要送入图像处理模块的摘要比对子模块进行比对。
进一步的，所述保险公司远程服务器的待受理事件整合模块包括待受理事故数据库以及待受理数据库生成模块，其中待受理事件数据库用于存储待受理事件，待受理数据库生成模块根据图像数据库和事件数据库中中经过验证的图像和事件信息创建新的待受理事件，并将事件存入待受理数据库。用户取证完备后，即取证图片经检验无误并存入图像数据库后，待受理事件模块整合本次事故相关信息，包括事故事件、事故地点、事故取证图像，同时根据事故参与人账号向用户数据库请求获得事故参与人姓名、身份证号、手机号码、事故参与车辆车牌号、车型信息。
进一步的，所述事件处理模块包括事件数据库以及事故消息处理模块；所述事件数据库用于存储事故信息中的非图像信息，例如事故发生时间、地点、用户ID等，事故消息处理模块用于接受移动端上传的各种事件消息并对其进行响应，对事故进行处理操作用户将参与用户验证码发送至远程服务器，若验证通过后，远程服务器上事件处理模块请求移动端当前GPS信息以及时间信息，利用GPS信息和时间信息生成唯一事故编号，在事故数据库上以事故编号为主键新建事件，记录事故的发生事件、地点、参与用户账号，并向移动端告知事件新建完成消息以及事故编号。
进一步的，账号处理模块包括用户数据库、短信验证模块及账号登陆模块；所述用户数据库用于存储保险用户的数据；所述短信验证模块用于对短信验证；所述账号登陆模块用于对短信验证通过的账号进行判断，验证通过则成功登陆。
进一步的，所述事故取证模块，首先操作用户输入其他事故参与用户的系统账号，然后用移动端对事故现场的证据信息，包括对车牌、驾驶证、刮擦痕迹进行拍摄，拍摄完成后，移动端将其他用户的账号封装为取证完成消息并发送至远程服务器。
进一步的，所述取证验证模块：用于操作用户利用移动端拍照功能对事故现场进行取证之后，向远程服务器发送取证完成消息，远程服务器向其他事故参与用户发送通过短信验证码，其他参与用户确认取证图像是否完备，若完备则将验证码告知操作用户，操作用户输入其他用户的验证码，移动端系统发送输入的验证码至远程服务器，若验证通过则确认用户取证图像已经完备，同时在事件数据库上新建事件。
进一步的，远程服务器上事件处理模块新建事件完成后，移动端根据当前网络判断证据图像上传方式，若当前移动端连接WIFI，则将取证图像与事故编号信息打包后直接上传至远程服务器的图像数据库，若当前移动端未连接WIFI，则对图像进行摘要后将图像摘要与事故编号信息打包后发送至远程服务器的图像数据库，待用户连接WIFI后再上传图像包至远程服务器。
进一步的，移动端系统上传图像包至远程服务器，远程服务器接受图像包后利用图像摘要模块对图像进行摘要，比对用户先前上传至远程服务器的图像摘要，若两摘要不完全匹配，则认为取证图像有被篡改可能，拒收该取证；若完全匹配，则接受取证图像。
进一步的，图像摘要模块对图像的摘要提取上，首先利用OTSU算法对图像进行二值化，然后利用canny边缘检测算法对图像进行边缘检测，最后利用freeman边链码对检测出的边缘进行编码，由此生成图像摘要。
进一步的，所述OTSU算法根据以下公式计算以一阈值进行的二值化分隔后方差g:
g＝w0·(u0-u)2+w1·(u1-u)2
其中：w0表示分开后前景像素点数占图像的比例；u0表示分开后前景像素点的平均灰度；w1表示分开后背景像素点数占图像的比例；u1分开后背景像素点的平均灰度。u表示图像总平均灰度(u＝w0·u0+w1·u1)。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明用户首先在系统中注册账号，发生交通事故后，用户利用移动端拍照功能进行拍照取证，取证完毕后输入其他参与事故用户的系统账号并发送给服务器取证完成消息，服务器向其他用户发送验证短信判断其他用户是否同意取证照片。同时服务器提供两种证据上传方式，若当前具有WIFI环境，则直接上传取证照片至远程服务器，若当前不具有WIFI环境，则对图像进行摘要并上传，允许用户待有WIFI环境时再上传取证照片，因为有之前摘要的保证，用户对图像的任何篡改都会导致摘要与之前的不匹配而篡改被检测，从而拒收取证照片。一种交通事故现场证据保全、验证系统与方法，采用信息安全技术和图像摘要技术在保证用户自行拍照取证的前提下又防止了用户篡改取证照片的可能。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例的用于交通事故现场证据保全及验证的系统模块图；
图2为本发明移动端客户端系统流程图；
图3为本发明服务端系统流程图；
图4为图像摘要算法流程图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明作进一步说明：
一种交通事故现场证据保全、验证系统与方法，如图1所示，包括：
移动端客户端中设置：用户登录模块、事故取证模块、取证验证模块、图像摘要模块、取证上传模块。远程服务器中设置：图像处理模块、账号处理模块、事件处理模块、待受理事件整合模块、短信接口模块。
移动端客户端中用户登录模块负责接受用户输入的账号、密码，发送至远程服务器的账号处理模块交互，验证用户输入的账号密码是否正确；
移动端客户端中事故取证模块启动移动端摄像头，用户对交通事故现场进行拍照取证，拍照完成后要求用户输入其他事故参与人系统账号，同时负责向远程服务器的事件处理模块发送取证完成消息，消息内封装其他事故参与人系统账号；
移动端客户端中取证验证模块要求用户输入验证码，并将验证码发送给远程服务器的事件处理模块；
移动端客户端中图像摘要模块利用图像摘要算法对用户拍照的事故现场证据进行图像摘要；
移动端客户端中取证上传模块根据当前是否处于WIFI环境下选择上传方式，并上传图像或图像摘要给远程服务器的图像处理模块，并提示用户上传结果。
远程服务器中图像处理模块负责对取证图像和图像摘要进行存储，同时拥有摘要比对模块和图像摘要模块，具备对图像进行摘要和摘要比对功能；
远程服务器中账户处理模块负责对用户信息进行存储，同时拥有账号登录模块和短信验证模块，具备验证账号密码和与短信接口模块交互对用户手机发送短信功能；
远程服务器中事件处理模块负责对交通事故信息进行采集和存储，同时通过事故消息处理子模块与处理移动端的各种消息进行交互；
远程服务器中待受理事件整合模块负责对证据完备的事故进行封装整合存储，等待人工受理；
远程服务器中短信接口模块负责根据用户账户模块送来的用户手机号码发送验证短信。
如图2所示，为本发明客户端系统流程图
A1～A4：账号密码验证步骤，在移动端客户端输入账号密码，移动端客户端发送账号密码至远程服务器的账号处理模块验证账号密码是否正确。
A5～A6：取证步骤，用户对事故现场用移动端进行拍照取证。
A7～A9：取证完成后，客户端要求用户输入其他事故参与者的系统账号，并将账号封装进取证完成消息后，将取证完成消息发送至远程服务器的事件处理模块，然后接收事件处理模块返回的账号验证结果。
A10～A11：若账号验证结果正确，则服务器对账号对应的手机号码发送验证码，操作用户在客户端输入验证码。
A12～A13：若验证码验证正确，则服务器开始新建事件，首先获取移动端当前时间和GPS信息，发送给服务器。
A14～A15：证据上传模块，根据当前网络状况，若处于WIFI环境下，则直接上传取证照片和事件编号至远程服务器。
A16～A19：若当前不处于WIFI环境下，则启动图像摘要模块对图像进行摘要，并将摘要和事件编号上传至服务器，等待处于WIFI环境下之后，上传取证照片和事件编号至远程服务器。
A20～A21：对上一步骤上传来的取证照片，在服务器端进行图像摘要，服务端将新摘要和旧摘要进行比对，并将比对结果送回客户端，若比对成功，则告知客户端等待受理，若比对失败，则结束流程。
如图3所示，为服务器系统流程图，包括如下步骤：
B1～B4：账号验证步骤，接受客户端的账号密码并验证，再向客户端返回验证结果。
B5～B9：服务器接受到取证完成消息，从消息中提取出参与者账号，通过用户数据库判断账号是否存在，若不存在则将判断结果返回客户端。
B10～B14：若存在，则提取参与用户手机号码，向用户发送验证短信，并等待接受操作用户发送的验证码，若验证码错误则告知客户端验证码错误。
B15～B17：若验证码正确，则服务器开始新建事件，获取移动端当前时间和GPS信息，根据时间和GPS信息获得唯一事件编号，在事件数据库中新建事件条目，并存入参与者账号、当前时间和GPS信息等数据。
B18～B23：接受客户端传来的数据，若数据是图像包，则提取事件编号，判断当前图像数据库中是否已经存在该事件编号，若不存在，则根据事件编号在图像数据库中新建条目，存入取证图像。
B24～B28：若已经存在该事件编号，则对上传来的图像包进行摘要，并对新旧摘要进行比对，若比对不成功，则结束本流程，若比对成功则将图像包存入数据库中。
B29～B31：若上传的数据是摘要，则根据事件编号在图像数据库中新建条目，存入摘要并等待对应图像包上传，结束本流程。
B32～B35：对于某一事件的图像数据库已经完备，即取证图像存在且正确无误，则根据事件编号整合事件数据库中的数据和图像数据库中的数据，同时根据事件数据库中的参与人账号在用户数据库中查询并提取参与人的相关信息。整合以上信息，存入待处理事件数据库，并告知用户等待受理。四、如图4所示，为人脸样本空间训练子流程图，每当有新的人脸图像需要添加进人脸特征库时，可以执行样本空间训练子流程，以生成新的特征投影矩阵，并更新人脸特征库：
如图4所示，为摘要算法流程图，包括如下步骤：
C1：利用OTSU进行图像二值化，将RGB图像转化为二值图像。
OTSU法使用聚类思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。OTSU算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。
根据以下公式计算以某一阈值进行的二值化分隔后方差g:
g＝w0·(u0-u)2+w1·(u1-u)2
其中：w0表示分开后前景像素点数占图像的比例；u0表示分开后前景像素点的平均灰度；w1表示分开后背景像素点数占图像的比例；u1分开后背景像素点的平均灰度。u表示图像总平均灰度(u＝w0·u0+w1·u1)。
根据以上公式遍历255个灰度值，取使得方差最大的阈值为图像二值化阈值，从而进行二值化分隔。
C2：利用Canny算子提取图像边缘。
首先，用高斯滤波器平滑图像，用模板H对图像进行滤波：
H = 1 2 π e - 1 1 2 π e - 0.5 1 2 π e - 1 1 2 π e - 0.5 1 2 π 1 2 π e - 0.5 1 2 π e - 1 1 2 π e - 0.5 1 2 π e - 1 ]]>
然后，用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和梯度方向θ(m,n)
其中，
其中，H1和H2是偏导数滤波模板，有：
H 1 = - 1 - 1 1 1 H 2 = 1 - 1 1 - 1 ]]>
其次，对于每一个像素点，根据和θ(m,n)，若像素值小于θ(m,n)方向上的任何相邻像素值，则将该像素值设置为0，否则设置为255。
最后，用双阈值算法检测和连接边缘，根据高阈值得到一个边缘图像，含有很少的假边缘，但是由于阈值较高，产生的图像边缘可能不闭合。故同时采用了另外一个低阈值。在高阈值图像中把边缘链接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法会在断点的8邻域点中寻找满足低阈值的点，再根据此点收集新的边缘，直到整个图像边缘闭合，提取边缘。
C3：从左上角像素开始，从左往右，从上往下，一次探测像素值为255的边缘像素，当遇到边缘像素时，则进行连通像素分析并设置边缘编号，并暂存连通边缘的起点坐标。
C4：对于暂存的每一个连通边缘，遍历连通边缘的每一个像素，并用freeman链码对边缘进行编码。链码是用曲线起始点的坐标和边界点方向代码来描述曲线或边界的方法，它是一种边界的编码表示法，用边界方向作为编码依据，为简化边界的描述，一般描述的是边界点集。除起点像素外，每个边缘像素只有7个延伸方向，所以用3个二进制位表示边缘像素上的一个边缘点，由此对各个边缘进行二进制编码描述。
C5～C6：整合各个边缘的二进制编码，生成图像摘要。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。