基于区块链的行车记录信息处理方法与流程

1.本发明涉及信息处理的技术领域，特别涉及基于区块链的行车记录信息处理方法。


背景技术：

2.为了对汽车行驶过程进行全面实时的记录，通常会在汽车内部安装行车记录仪，以拍摄汽车行驶前方环境影像。现有的行车记录仪能够云端进行连接，将拍摄得到的环境影像实时上传到云端进行保存，用户通过手机等智能终端登录能够查看环境影像。上述方式是将行车记录仪拍摄的原始影像进行云端保存，用户只能通过人工浏览筛选的方式寻找到所需的影像片段，其无法对原始影像进行相应的加工，对原始影像进行预标识，便于用户快速准确定位到所需影像片段，从而降低行车记录信息的可寻性，无法实现对行车记录信息的精确高效定位。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于区块链的行车记录信息处理方法，其利用行车记录仪采集行车环境影像和行车动态数据，并上传至区块链进行关联保存而形成行车记录数据；对行车记录数据中提取得到的行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段进行分析处理，得到行车环境状态信息和汽车行驶状态信息，以此确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；再将行车异常事件的相关事件信息返回至区块链与行车记录数据进行关联保存，其将采集得到的行车环境影像和行车动态数据进行区块链保存和分析，以此确定汽车在行驶过程中发生的行车异常事件，再利用行车异常事件对行车记录数据进行加工标定，便于用户从区块链中快速准确定位到发生行车异常事件对应的行车记录数据，提高对行车记录信息筛选的精确性和便捷性。
4.本发明提供基于区块链的行车记录信息处理方法，其包括如下步骤：
5.步骤s1，指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄，得到行车环境影像，以及指示所述行车记录仪在汽车行驶过程中同步进行动态检测，得到行车动态数据；将所述行车环境影像和所述行车动态数据上传至区块链进行关联保存，以此形成行车记录数据；
6.步骤s2，从所述区块链中提取相应的行车记录数据片段，并将所述行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段；将所述行车环境影像片段和所述行车动态数据片段进行标识处理后分别上传至不同的数据处理通道；
7.步骤s3，对所述行车环境影像片段进行识别处理，得到行车环境状态信息；对所述行车动态数据片段进行分析处理，得到汽车行驶状态信息；根据所述行车环境状态信息和所述汽车行驶状态信息，确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；
8.步骤s4，将所述行车异常事件的相关事件信息返回至所述区块链与所述行车记录数据进行关联保存。
9.进一步，在所述步骤s1中，指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄，得到行车环境影像，以及指示所述行车记录仪在汽车行驶过程中同步进行动态检测，得到行车动态数据具体包括：
10.指示行车记录仪在汽车行驶过程中对外界行车环境进行扫描拍摄，得到全景行车环境影像；
11.指示所述行车记录仪在汽车行驶过程中对采集汽车的行车定位数据、行车速度数据和车身姿态数据，以此作为所述行车动态数据。
12.进一步，在所述步骤s1中，将所述行车环境影像和所述行车动态数据上传至区块链进行关联保存，以此形成行车记录数据具体包括：
13.将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后形成对应所述时间段的行车记录数据，再将所述行车记录数据保存于区块链的相应区间中。
14.进一步，在所述步骤s1中，将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后形成对应所述时间段的行车记录数据，再将所述行车记录数据保存于区块链的相应区间中具体包括：
15.步骤s101，利用下面公式(1)，根据将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后，形成对应所述时间段的行车记录数据，
16.g2＝{w[(t)2],w(q2),w(d2),w[(a)2]}(1)
[0017]
在上述公式(1)中，g2表示形成对应所述时间段的行车记录数据，其数据形式为二进制形式；t表示指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄的初始时刻；a表示第a个预设时间段；()2表示将括号内的数值转换为二进制数；q2表示在第a个预设时间段拍摄得到的行车环境影像数据的二进制形式；d2表示在第a个预设时间段拍摄得到的行车动态数据的二进制形式；w()表示将括号内的二进制数据位数进行统一，即统一为预设的固定位数，并且所述预设的固定位数大于所有相关二进制数据的位数，若相关二进制数的位数不满所述预设的固定位数时，则在对应二进制数的前端补充二进制数0直至位数满足为止；{,,,}表示将括号内逗号隔开的四个二进制数进行首尾相接形成新的二进制数。
[0018]
进一步，在所述步骤s2中，从所述区块链中提取相应的行车记录数据片段，并将所述行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段具体包括：
[0019]
对来自用户终端的数据获取请求进行解析处理，确定用户终端期望获取的行车记录数据对应的记录发生时间段；将所述记录发生时间段与区块链的每个区间的区间索引信息进行对比，确定包含所述记录发生时间段内得到的行车记录数据的目标区间；
[0020]
根据所述记录发生时间段，从所述目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，再根据所述行车记录数据片段包含的数据片段属性，将所述行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段。
[0021]
进一步，在所述步骤s2中，根据所述记录发生时间段，从所述目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，再根据所述行车记录数据片段包含的数据片段属性，将所述行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段具体包括：
[0022]
步骤s201，利用下面公式(2)，根据所述记录发生时间段，从所述目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，
[0023][0024]
在上述公式(2)中，a表示相匹配的行车记录数据片段的编号集合；te表示所述记录发生时间段的末端时刻；t0表示所述记录发生时间段的初始时刻；g2[w_(1)]表示所述二进制数g2中的第一个固定位数的二进制数值；{}
10
表示将括号内的数值转换为十进制数；t表示步骤a1中的预设时间段；表示向上取整；表示集合中只有一个元素数值为表示集合中只有一个元素数值为表示从整数至整数之间的所有整数并且包含和这两个整数的集合；
[0025]
步骤s202，利用下面公式(3)，根据匹配的所述行车记录数据片段包含的数据片段属性，将所述行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段，
[0026][0027]
在上述公式(3)中，q2表示行车环境影像片段数据，数据形式为二进制形式；d2表示行车动态数据片段数据，数据形式为二进制形式；g2[w_(2)]表示所述二进制数g2中的第二个固定位数的二进制数值；g2[w_(3)]表示所述二进制数g2中的第三个固定位数的二进制数值；g2[w_(4)]表示所述二进制数g2中的第四个固定位数的二进制数值；∈表示属于逻辑符号。
[0028]
进一步，在所述步骤s2中，将所述行车环境影像片段和所述行车动态数据片段进行标识处理后分别上传至不同的数据处理通道具体包括：
[0029]
根据所述记录发生时间段，生成相应的时间段标识信息，将所述时间段标识信息分别添加至所述行车环境影像片段和所述行车动态数据片段的片段帧头中，从而实现对将所述行车环境影像片段和所述行车动态数据片段的标识处理；
[0030]
再将所述行车环境影像片段和所述行车动态数据片段分别上传至影像数据分析处理通道和非影像数据分析处理通道。
[0031]
进一步，在所述步骤s3中，对所述行车环境影像片段进行识别处理，得到行车环境状态信息；对所述行车动态数据片段进行分析处理，得到汽车行驶状态信息；具体包括：
[0032]
从所述行车环境影像片段提取得到行车路面影像画面，对所述行车路面影像画面进行识别处理，得到行车路面存在的路面结构缺陷存在状态信息，以此作为所述行车环境状态信息；
[0033]
对所述行车定位数据，所述行车速度数据和所述车身姿态数据进行分析处理，得到汽车的实际行驶路径信息，行驶速度分布信息和车身侧倾角度信息，以此作为所述汽车行驶状态信息。
[0034]
进一步，在所述步骤s3中，根据所述行车环境状态信息和所述汽车行驶状态信息，确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件具体包括：
[0035]
从所述路面结构缺陷存在状态信息中提取得到路面结构凹陷缺陷对应的凹陷面积值和凹陷深度值；若所述凹陷面积值大于或等于预设面积阈值，或所述凹陷深度值大于或等于预设深度阈值，则确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；
[0036]
若所述实际行驶路径信息与预设行驶路径之间的路径偏移值大于或等于预设偏移阈值，或汽车的最大行驶速度大于或等于预设速度阈值，或汽车的车身侧倾角大于或等于预设倾角阈值，则确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件。
[0037]
进一步，在所述步骤s4中，将所述行车异常事件的相关事件信息返回至所述区块链与所述行车记录数据进行关联保存具体包括：
[0038]
确定所述行车异常事件对应的事件发生时间信息，并所述事件发生时间信息返回至所述区块链的目标区间中；
[0039]
再在所述目标区间保存的行车记录数据中筛选出与所述事件发生时间信息相同的记录时间对应的行车记录数据片段，并对上述筛选得到的行车记录数据片段与所述行车异常事件进行关联保存。
[0040]
相比于现有技术，该基于区块链的行车记录信息处理方法利用行车记录仪采集行车环境影像和行车动态数据，并上传至区块链进行关联保存而形成行车记录数据；对行车记录数据中提取得到的行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段进行分析处理，得到行车环境状态信息和汽车行驶状态信息，以此确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；再将行车异常事件的相关事件信息返回至区块链与行车记录数据进行关联保存，其将采集得到的行车环境影像和行车动态数据进行区块链保存和分析，以此确定汽车在行驶过程中发生的行车异常事件，再利用行车异常事件对行车记录数据进行加工标定，便于用户从区块链中快速准确定位到发生行车异常事件对应的行车记录数据，提高对行车记录信息筛选的精确性和便捷性。
[0041]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0042]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0043]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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。
[0044]
图1为本发明提供的基于区块链的行车记录信息处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0045]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
[0046]
参阅图1，为本发明实施例提供的基于区块链的行车记录信息处理方法的流程示意图。该基于区块链的行车记录信息处理方法包括如下步骤：
[0047]
步骤s1，指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄，得到行车环境影像，以及指示该行车记录仪在汽车行驶过程中同步进行动态检测，得到行车动态数据；将该行车环境影像和该行车动态数据上传至区块链进行关联保存，以此形成行车记录数据；
[0048]
步骤s2，从该区块链中提取相应的行车记录数据片段，并将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段；将该行车环境影像片段和该行车动态数据片段进行标识处理后分别上传至不同的数据处理通道；
[0049]
步骤s3，对该行车环境影像片段进行识别处理，得到行车环境状态信息；对该行车动态数据片段进行分析处理，得到汽车行驶状态信息；根据该行车环境状态信息和该汽车行驶状态信息，确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；
[0050]
步骤s4，将该行车异常事件的相关事件信息返回至该区块链与该行车记录数据进行关联保存。
[0051]
上述技术方案的有益效果为：该基于区块链的行车记录信息处理方法利用行车记录仪采集行车环境影像和行车动态数据，并上传至区块链进行关联保存而形成行车记录数据；对行车记录数据中提取得到的行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段进行分析处理，得到行车环境状态信息和汽车行驶状态信息，以此确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；再将行车异常事件的相关事件信息返回至区块链与行车记录数据进行关联保存，其将采集得到的行车环境影像和行车动态数据进行区块链保存和分析，以此确定汽车在行驶过程中发生的行车异常事件，再利用行车异常事件对行车记录数据进行加工标定，便于用户从区块链中快速准确定位到发生行车异常事件对应的行车记录数据，提高对行车记录信息筛选的精确性和便捷性。
[0052]
优选地，在该步骤s1中，指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄，得到行车环境影像，以及指示该行车记录仪在汽车行驶过程中同步进行动态检测，得到行车动态数据具体包括：
[0053]
指示行车记录仪在汽车行驶过程中对外界行车环境进行扫描拍摄，得到全景行车环境影像；
[0054]
指示该行车记录仪在汽车行驶过程中对采集汽车的行车定位数据、行车速度数据和车身姿态数据，以此作为该行车动态数据。
[0055]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，利用行车记录仪对行车环境进行拍摄以及采集汽车的行车定位数据、行车速度数据和车身姿态数据，这样能够对汽车的行车实况进行视觉性和非视觉性的数据采集。
[0056]
优选地，在该步骤s1中，将该行车环境影像和该行车动态数据上传至区块链进行关联保存，以此形成行车记录数据具体包括：
[0057]
将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后形成对应该时间段的行车记录数据，再将该行车记录数据保存于区块链的相应区间中。
[0058]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，以行车环境影像的拍摄时间和行车动态数据的采集时间为关联处理基准，将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得
到的行车动态数据进行时间关联处理后形成对应该时间段的行车记录数据，保证区块链的一个区间能够单独保存同一时间段得到的行车环境影像和行车动态数据。
[0059]
优选地，在该步骤s1中，将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后形成对应该时间段的行车记录数据，再将该行车记录数据保存于区块链的相应区间中具体包括：
[0060]
步骤s101，利用下面公式(1)，根据将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后，形成对应该时间段的行车记录数据，
[0061]
g2＝{w[(t)2],w(q2),w(d2),w[(a)2]}(1)
[0062]
在上述公式(1)中，g2表示形成对应该时间段的行车记录数据，其数据形式为二进制形式；t表示指示行车记录仪对汽车行驶过程中的行车环境进行拍摄的初始时刻；a表示第a个预设时间段；()2表示将括号内的数值转换为二进制数；q2表示在第a个预设时间段拍摄得到的行车环境影像数据的二进制形式；d2表示在第a个预设时间段拍摄得到的行车动态数据的二进制形式；w()表示将括号内的二进制数据位数进行统一，即统一为预设的固定位数，并且该预设的固定位数大于所有相关二进制数据的位数，若相关二进制数的位数不满该预设的固定位数时，则在对应二进制数的前端补充二进制数0直至位数满足为止，不如当a＝2，则(a)2＝10，预设固定位数为9，则w[(a)2]＝000000010；{,,,}表示将括号内逗号隔开的四个二进制数进行首尾相接形成新的二进制数。
[0063]
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)，根据将在同一时间段拍摄得到的行车环境影像和采集得到的行车动态数据进行时间关联处理后，形成对应该时间段的行车记录数据，从而将两种数据以时间的方式进行智能关联，体现系统的数据智能化的特点。
[0064]
优选地，在该步骤s2中，从该区块链中提取相应的行车记录数据片段，并将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段具体包括：
[0065]
对来自用户终端的数据获取请求进行解析处理，确定用户终端期望获取的行车记录数据对应的记录发生时间段；将该记录发生时间段与区块链的每个区间的区间索引信息进行对比，确定包含该记录发生时间段内得到的行车记录数据的目标区间；
[0066]
根据该记录发生时间段，从该目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，再根据该行车记录数据片段包含的数据片段属性，将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段。
[0067]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，区块链的每个区间均存在相应的区间索引信息，该区间索引信息为对应区间保存的行车记录数据对应的采集时间段，将该记录发生时间段与该区间索引信息的采集时间段进行对比，当两者相匹配，则表明对应的区间保存有用户终端期望获取的行车记录数据，再根据行车记录数据片段包含的数据片段属性，将行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段，从而实现对行车记录数据的准确提取。
[0068]
优选地，在该步骤s2中，根据该记录发生时间段，从该目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，再根据该行车记录数据片段包含的数据片段属性，将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段具体包括：
[0069]
步骤s201，利用下面公式(2)，根据该记录发生时间段，从该目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，
[0070][0071]
在上述公式(2)中，a表示相匹配的行车记录数据片段的编号集合；te表示该记录发生时间段的末端时刻；t0表示该记录发生时间段的初始时刻；g2[w_(1)]表示该二进制数g2中的第一个固定位数的二进制数值，比如g2＝1011111111010111，固定位数为4，则g2的第一固定位数的二进制值为第一至第四位数，即1011，g2的第二固定位数的二进制值为第五至第八位数，即1111，g2的第三固定位数的二进制值为第九至第十二位数，即1101，g2的第四固定位数的二进制值为第十三至第十六位数，即0111；{}
10
表示将括号内的数值转换为十进制数；t表示步骤a1中的预设时间段；表示向上取整；表示集合中只有一个元素数值为有一个元素数值为表示从整数至整数之间的所有整数并且包含和这两个整数的集合；
[0072]
步骤s202，利用下面公式(3)，根据匹配的该行车记录数据片段包含的数据片段属性，将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段，
[0073][0074]
在上述公式(3)中，q2表示行车环境影像片段数据，数据形式为二进制形式；d2表示行车动态数据片段数据，数据形式为二进制形式；g2[w_(2)]表示该二进制数g2中的第二个固定位数的二进制数值；g2[w_(3)]表示该二进制数g2中的第三个固定位数的二进制数值；g2[w_(4)]表示该二进制数g2中的第四个固定位数的二进制数值；∈表示属于逻辑符号。
[0075]
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(2)，根据该记录发生时间段，从该目标区间中提取得到相匹配的行车记录数据片段，目的是将与记录发生时间段相匹配的行车记录数据片段全部筛选出来，确保数据定位提取的可靠性；最后利用上述公式(3)，根据匹配的该行车记录数据片段包含的数据片段属性，将该行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态数据片段，同时整个过程全部由系统自动完成，体现了系统自动化的特点提高了系统的运行效率。
[0076]
优选地，在该步骤s2中，将该行车环境影像片段和该行车动态数据片段进行标识处理后分别上传至不同的数据处理通道具体包括：
[0077]
根据该记录发生时间段，生成相应的时间段标识信息，将该时间段标识信息分别添加至该行车环境影像片段和该行车动态数据片段的片段帧头中，从而实现对将该行车环境影像片段和该行车动态数据片段的标识处理；
[0078]
再将该行车环境影像片段和该行车动态数据片段分别上传至影像数据分析处理通道和非影像数据分析处理通道。
[0079]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，将行车环境影像片段和行车动态数
据片段分别上传至影像数据分析处理通道和非影像数据分析处理通道，这样能够保证对行车环境影像片段和行车动态数据片段的准确处理。
[0080]
优选地，在该步骤s3中，对该行车环境影像片段进行识别处理，得到行车环境状态信息；对该行车动态数据片段进行分析处理，得到汽车行驶状态信息；具体包括：
[0081]
从该行车环境影像片段提取得到行车路面影像画面，对该行车路面影像画面进行识别处理，得到行车路面存在的路面结构缺陷存在状态信息，以此作为该行车环境状态信息；
[0082]
对该行车定位数据，该行车速度数据和该车身姿态数据进行分析处理，得到汽车的实际行驶路径信息，行驶速度分布信息和车身侧倾角度信息，以此作为该汽车行驶状态信息。
[0083]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，能够准确得到汽车在行驶过程中行车路面存在的路面结构缺陷存在状态信息，以及汽车的实际行驶路径信息，行驶速度分布信息和车身侧倾角度信息，从而对汽车行驶外在状态和内在状态进行精确的表征。
[0084]
优选地，在该步骤s3中，根据该行车环境状态信息和该汽车行驶状态信息，确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件具体包括：
[0085]
从该路面结构缺陷存在状态信息中提取得到路面结构凹陷缺陷对应的凹陷面积值和凹陷深度值；若该凹陷面积值大于或等于预设面积阈值，或该凹陷深度值大于或等于预设深度阈值，则确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；
[0086]
若该实际行驶路径信息与预设行驶路径之间的路径偏移值大于或等于预设偏移阈值，或汽车的最大行驶速度大于或等于预设速度阈值，或汽车的车身侧倾角大于或等于预设倾角阈值，则确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件。
[0087]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，以行车路面存在的路面结构缺陷存在状态信息，以及汽车的实际行驶路径信息，行驶速度分布信息和车身侧倾角度信息为基准，实现对行车异常事件发生与否的量化判断。
[0088]
优选地，在该步骤s4中，将该行车异常事件的相关事件信息返回至该区块链与该行车记录数据进行关联保存具体包括：
[0089]
确定该行车异常事件对应的事件发生时间信息，并该事件发生时间信息返回至该区块链的目标区间中；
[0090]
再在该目标区间保存的行车记录数据中筛选出与该事件发生时间信息相同的记录时间对应的行车记录数据片段，并对上述筛选得到的行车记录数据片段与该行车异常事件进行关联保存。
[0091]
上述技术方案的有益效果为：通过上述方式，以行车异常事件对应的事件发生时间为基准，从目标区间保存的行车记录数据中筛选出与事件发生时间相一致的记录时间对应的行车记录数据片段，再将上述筛选得到的行车记录数据片段与行车异常事件进行关联保存，这样用户终端在查阅区块链保存到行车记录信息时能够快速地定位到发生行车异常事件对应的行车记录数据片段。
[0092]
从上述实施例的内容可知，该基于区块链的行车记录信息处理方法利用行车记录仪采集行车环境影像和行车动态数据，并上传至区块链进行关联保存而形成行车记录数据；对行车记录数据中提取得到的行车记录数据片段区分为行车环境影像片段和行车动态
数据片段进行分析处理，得到行车环境状态信息和汽车行驶状态信息，以此确定汽车行驶过程中发生的行车异常事件；再将行车异常事件的相关事件信息返回至区块链与行车记录数据进行关联保存，其将采集得到的行车环境影像和行车动态数据进行区块链保存和分析，以此确定汽车在行驶过程中发生的行车异常事件，再利用行车异常事件对行车记录数据进行加工标定，便于用户从区块链中快速准确定位到发生行车异常事件对应的行车记录数据，提高对行车记录信息筛选的精确性和便捷性。
[0093]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。