一种特种车辆身份快速识别方法及系统

技术领域

本发明涉及V2X技术领域，尤其涉及一种特种车辆身份快速识别方法及系统。

背景技术

特种车辆通常是指带有特殊标志或具有特种车型，担负特种勤务并悬挂特种车辆号牌、安装使用警报器和标志灯具的车辆，如救护车、消防车、警车、工程救险车、军事监理车等。特种车辆在执行特种任务时具备通行优先权，因此道路运行主体应该给予特种车辆优先通行权利。

传统特种车辆身份识别方式通常采用集中式识别方式，即利用摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器采集特种车辆的牌照、颜色、特殊的外形标识等相关信息，并利用后台或者RSU（Road Side Unit，路侧单元）将采集到的特种车辆相关信息集中地进行识别处理，从而根据识别结果判定特种车辆身份。这种识别方式实施时易出现身份判定延时等安全隐患，会耽误特种车辆执行特种任务的时间，使特种车辆不能及时地持优先通行权利执行特种任务。

因此，如何提供一种更快速准确的特种车辆身份识别方法是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种特种车辆身份快速识别方法，将特种车辆特征信息原语化，分布式执行身份识别原语以识别特种车辆特征，并基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证，依据验签结果和各身份识别原语的执行结果协同分辨特种车辆的身份，以实现特种车辆身份的快速识别。

本发明的第二个目的在于提出一种特种车辆身份快速识别系统。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种特种车辆身份快速识别方法，所述方法包括以下步骤：智能路侧设备接收特种车辆的身份识别请求消息，并将所述身份识别请求消息转发给边缘计算设备，所述身份识别请求消息包括身份识别请求消息内容和身份识别请求消息的签名信息，所述身份识别请求消息内容包括特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合；所述边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证；所述智能路侧设备通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语；所述智能路侧设备执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备；所述边缘计算设备依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份；所述智能路侧设备通过所述边缘计算设备获取特种车辆的身份识别结果。

在第一方面的一具体实施例中，所述身份识别请求消息内容还包括特种车辆特征信息，所述特种车辆特征信息包括所述特种车辆的牌照、颜色和外观；

所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合时，执行：将所述身份识别请求消息拆分为身份识别请求消息的签名信息和身份识别请求消息内容，将所述身份识别请求消息内容拆分为特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；将所述特种车辆特征信息根据自身描述的特种车辆特征分解为特种车辆的单独特征信息，并基于特种车辆的单独特征信息生成对应的身份识别原语；将各身份识别原语组成身份识别原语集合，确定所述身份识别原语集合中各身份识别原语对应的原语执行能力，并将所述身份识别原语与对应的原语执行能力进行绑定。

在第一方面的一具体实施例中，生成身份识别原语集合之后，执行：

建立身份识别原语集合与特种车辆唯一识别码之间的映射关系；

将所述身份识别原语集合中各身份识别原语的初始原语状态均配置为“未执行”；其中所述原语状态还包括“正在执行”、“一致”和“不一致”。

在第一方面的一具体实施例中，所述智能路侧设备通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语时，执行：从所述特种车辆的身份识别请求消息中提取出特种车辆唯一识别码；通过所述边缘计算设备查询出所述特种车辆唯一识别码对应的身份识别原语集合；在所述身份识别原语集合中查找出所有原语状态为“未执行”的身份识别原语；随机选取原语状态为“未执行”的身份识别原语，判断所述身份识别原语绑定的原语执行能力与所述智能路侧设备自身的执行能力是否匹配；若匹配，则选取所述身份识别原语作为待执行原语。

在第一方面的一具体实施例中，所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合之后，还执行：所述边缘计算设备设置所述身份识别原语集合中各身份识别原语的执行时间阈值T。

在第一方面的一具体实施例中，所述智能路侧设备执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备时，执行：根据所选取的身份识别原语的描述，调用自身的感知能力采集所述特种车辆对应的实际信息；基于所述特种车辆对应的实际信息，利用机器学习算法进行所述身份识别原语描述的特种车辆特征识别；通过所述边缘计算设备将所述身份识别原语的原语状态赋值为“正在执行”；识别结束后得到识别结果，并根据识别结果通过所述边缘计算设备修改所述身份识别原语的原语状态。

在第一方面的一具体实施例中，所述边缘计算设备依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份时，执行：当执行身份识别原语的时间达到执行时间阈值T时，按预置缺省规则将“未执行”或“正在执行”的原语状态改为“一致”；统计所述身份识别原语集合中各身份识别原语的原语状态，若所述身份识别集合中各身份识别原语的原语状态全部为“一致”，则判定所述特种车辆的身份识别结果为“通过”，否则判定所述特种车辆的身份识别结果为“不通过”。

在第一方面的一具体实施例中，所述边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证时，执行：所述边缘计算设备通过所述特种车辆唯一识别码，查询出对应的特种车辆的数字证书，获取所述特种车辆的公钥，并利用所述特种车辆的公钥对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种特种车辆身份快速识别系统，所述系统包括智能路侧设备和边缘计算设备，所述智能路侧设备与所述边缘计算设备相连；

所述智能路侧设备，用于接收特种车辆的身份识别请求消息，并将所述身份识别请求消息转发给所述边缘计算设备，所述身份识别请求消息包括身份识别请求消息内容和身份识别请求消息的签名信息，所述身份识别请求消息内容包括特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；还用于通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语；还用于执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备；还用于通过所述边缘计算设备获取特种车辆的身份识别结果；

所述边缘计算设备，用于接收所述智能路侧设备发送的特种车辆的身份识别请求消息；还用于对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合；还用于基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证；还用于接收智能路侧设备发送的所述身份识别原语的执行结果；还用于依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份。

在第二方面的一具体实施例中，所述系统还包括与所述边缘计算设备相连的特种车辆认证机构，其用于：反馈特种车辆的身份识别请求消息验签所用的相关信息至所述边缘计算设备。

本发明的有益效果：

本发明将特种车辆特征信息原语化以生成身份识别原语集合，通过执行关于特种车辆身份特征的身份识别原语，基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证，并依据验签结果和各身份识别原语的执行结果来协同识别特种车辆的身份，以实现特种车辆身份的快速准确识别；而且，以特种车辆的数字身份与物理特征相配合的方式来一起验证特种车辆身份的合法性，能够有效提高特种车辆身份识别的准确性；

本发明实施例的技术方案，基于V2X技术，将特种车辆识别方式粒度化为多个原子操作，通过原子操作的不可分割和不可中断的性质，实现分布式执行多条身份识别原语，从而提高特种车辆身份识别的快速性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种特种车辆身份快速识别方法的时序图；

图2为本发明实施例提供的一种特种车辆身份快速识别方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种特种车辆特征信息原语化方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种身份识别原语选取方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种身份识别原语执行方法的流程图；

图6为本发明实施例提供的一种特种车辆身份快速识别系统的方框示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种特种车辆身份快速识别系统的方框示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，步骤201至步骤207指的是附图2所示的方法步骤，步骤301至步骤304指的是附图3所示的方法步骤，步骤401至步骤404指的是附图4所示的方法步骤，步骤501至步骤504指的是附图5所示的方法步骤。

实施例1

下面结合附图描述本发明实施例的特种车辆身份快速识别方法。

如图1和图2所示，本发明实施例的一种特种车辆身份快速识别方法，包括以下步骤：

步骤S201，智能路侧设备接收特种车辆的身份识别请求消息，并将所述身份识别请求消息转发给边缘计算设备，所述身份识别请求消息包括身份识别请求消息内容和身份识别请求消息的签名信息，所述身份识别请求消息内容包括特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；

上述智能路侧设备为V2X（Vehicle to Everything，车用无线通信技术）系统中安装在路侧的，能够直接参与车路协同的，具备机器学习算法和通信计算能力和感知能力的智能设备，包括直接与特种车辆通信和识别特种车辆特征的设备。在实际应用中，智能路侧设备可以包括RSU（Road Side Unit，路侧单元）、智能摄像头、激光雷达、毫米波雷达等设备中的一种或多种。

上述边缘计算设备为V2X中安装在路侧的，拥有网络、计算和存储等能力，用于协同智能路侧设备进行特种车辆身份判定的设备，包括MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）单元。

上述特种车辆的身份识别请求消息为能够证明该特种车辆身份的相关信息。在实际应用中，所述特种车辆的身份识别请求消息可以由所述特种车辆自己发送至智能路侧设备，也可以由第三方电子设备转发至智能路侧设备，例如由其它特种车辆转发至智能路侧设备。

上述身份识别请求消息的签名信息为身份识别请求消息对应的特种车辆的签名信息。

上述特种车辆唯一识别码为代表特种车辆身份唯一性的一组字码。在实际应用中，特种车辆唯一识别码可以为车架号或发动机号等与特种车辆构成唯一关系的一组字码。

上述特种车辆的特征信息为反映特种车辆的物理特征的信息。在实际应用中，人眼持正常视力能够从车辆外部看到的物理特征都可以作为特种车辆的特征信息。

步骤S202，所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合；

上述原语化是指先将身份识别请求消息拆分成智能路侧设备能够识别的最小粒度的信息，再将最小粒度的信息转换为智能路侧设备能够执行以识别特种车辆特征的原语形式。其中，具体的生成原语的方法可参见已有技术，这里不再赘述。

上述身份识别原语集合为边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化后，生成的一条或多条身份识别原语组成的集合，其中身份识别原语为描述特种车辆特征判定的，智能路侧设备能够执行（可执行指令）的最小单位。

需要说明的是，身份识别原语在执行时不可分割，即一条身份识别原语只能由一个设备执行并得出执行结果，以保证该条身份识别原语的所有执行过程都是同一个设备实施的。而且，身份识别原语在执行时不可中断，即一条身份识别原语从开始执行到执行结束是一个不间断的过程，通过身份识别原语的不可分割性质和不可中断性质，提高特种车辆身份识别的快速性。

步骤S203，所述边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证；

需要说明的是，边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对身份识别请求消息的签名信息进行验证的方式，具体包括：

在一些实施例中，边缘计算设备将身份识别请求消息发送给特种车辆认证机构ACA（Application Certificate Authority，应用证书机构）或特种车辆管理平台，特种车辆认证机构ACA或特种车辆管理平台进行验签后返回验签结果给边缘计算设备；其中特种车辆认证机构ACA是负责证书申请主体的身份认证和授权的机构；特种车辆管理平台通常由地方道路管理部门设置，负责对特种车辆、道路资源进行管理和调优的平台，能够存储特种车辆的身份相关信息，例如特种车辆的数字证书等；

在另一些实施例中，边缘计算设备将特种车辆唯一识别码发送给特种车辆认证机构ACA或特种车辆管理平台，特种车辆认证机构ACA或特种车辆管理平台返回对应特种车辆的数字证书给边缘计算设备，边缘计算设备基于证书机制进行验签，其中具体的证书机制可参见已有技术，这里不再赘述。

步骤S204，所述智能路侧设备通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语；

需要说明的是，所述智能路侧设备根据原语状态选取身份识别原语，具体地，智能路侧设备仅选取原语状态为“未执行”的身份识别原语；上述原语状态表征原语执行的状态，如正在执行、未执行等，原语状态和原语之间具有依存关系。

还需要说明的是，智能路侧设备选取身份识别原语时，不仅需要考虑原语状态，还需要考虑智能路侧设备自身的执行能力能否采集和识别身份识别原语所描述的特种车辆特征。所述智能路侧设备自身的执行能力包括机器学习算法能力、通信计算能力、感知能力等。只有当这个智能路侧设备自身的执行能力能够采集和识别身份识别原语所描述的特种车辆特征时，该智能路侧设备才具备执行所选取身份识别原语的能力。

步骤S205，所述智能路侧设备执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备；

可以理解，智能路侧设备执行所选取的身份识别原语，具体为根据所选取的身份识别原语的描述，调用自身的感知能力采集所述特种车辆对应的实际信息，通过机器学习算法去识别特种车辆的实际信息，识别成功后得到该身份识别原语的执行结果。

步骤206，所述边缘计算设备依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份；

可以理解，对应的特种车辆是指身份识别原语描述/对应的特种车辆。边缘计算设备得到的识别结果可以为“通过”或“不通过”。其中“通过”表示该身份识别原语对应的特种车辆为执行特种任务的合法特种车辆；“不通过”表示该身份识别原语对应的特种车辆不是执行特种任务的特种车辆。

步骤207，所述智能路侧设备通过所述边缘计算设备获取特种车辆的身份识别结果。

可以理解，特种车辆是指身份识别请求消息对应的特种车辆。智能路侧设备通过边缘计算设备获取该特种车辆的身份识别结果后，根据识别结果执行对应的协助通行措施。

具体地，当该特种车辆的身份识别结果为“通过”时，智能路侧设备协助该特种车辆优先通行；当该特种车辆的身份识别结果为“不通过”时，智能路侧设备不予该特种车辆优先通行权利，并上报该特种车辆的特种车辆唯一识别码。

在一些实施例中，所述特种车辆特征信息包括所述特种车辆的牌照、颜色和外观；

上述特种车辆的外观是指车辆外部安装的、所有能看见的零件部，包括车辆的灯具、报警器，但本发明实施例不限于此，还可以包括车身及车身彩条贴纸。

进一步地，如图3所示，所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合时，执行：

步骤S301，将身份识别请求消息拆分为身份识别请求消息的签名信息和身份识别请求消息内容；

步骤S302，将身份识别请求消息内容拆分为特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；

步骤S303，将特种车辆特征信息根据自身描述的特种车辆特征分解为特种车辆的单独特征信息，并基于特种车辆的单独特征信息生成对应的身份识别原语；

需要说明的是，由于特种车辆特征信息中包括特种车辆的牌照、颜色和外观等，相应地，基于特种车辆的单独特征信息生成对应的身份识别原语具体为：基于特种车辆的牌照生成的身份识别原语为特种车辆牌照识别原语；基于特种车辆的颜色生成的身份识别原语为特种车辆颜色识别原语；基于特种车辆的外观生成的身份识别原语为特种车辆外观识别原语；

其中，特种车辆牌照识别原语为识别特种车辆牌照的可执行指令。特种车辆颜色识别原语为识别特种车辆颜色的可执行指令；例如，特种车辆颜色识别原语描述的信息为“请确定特种车辆的颜色是否为红色？”。特种车辆外观识别原语为识别特种车辆外观的可执行指令，例如特种车辆的外观为特种车辆的车身或特种车辆的灯具时，相应地，特种车辆外观识别原语为特种车辆车身识别原语或特种车辆灯具识别原语。

还需要说明的是，将身份识别请求消息拆分后生成对应的身份识别原语，是为了使多条身份识别原语能够同时被多个设备并行执行，以实现分布式识别特种车辆特征，从而确保快速且准确地对特种车辆身份进行识别。

步骤S304，将各身份识别原语组成身份识别原语集合，确定所述身份识别原语集合中各身份识别原语对应的原语执行能力，并将所述身份识别原语与对应的原语执行能力进行绑定；

上述原语执行能力为执行该条身份识别原语需要调用的应用和/或机器学习算法，其中需要调用的应用可以包括网络链接、验签等，需要调用的机器学习算法可以包括图像采集、图像识别等。

需要说明的是，一条身份识别原语可以绑定一种或多种原语执行能力，例如，特种车辆牌照识别原语可以绑定图像采集和图像识别等多种原语执行能力。

还需要说明的是，将身份识别原语与对应的原语执行能力进行绑定，目的是便于智能路侧设备根据原语执行能力，分辨出以自身的执行能力能够执行的身份识别原语，提高智能路侧设备执行身份识别原语的速度。

在一些实施例中，生成身份识别原语集合之后，执行：

建立身份识别原语集合与特种车辆唯一识别码之间的映射关系；

将所述身份识别原语集合中各身份识别原语的初始原语状态均配置为“未执行”；其中所述原语状态还包括“正在执行”、“一致”和“不一致”；

可以理解，“未执行”原语状态是指该条身份识别原语还未开始执行；“正在执行”原语状态是指该条身份识别原语正在执行识别；“一致”原语状态是指该条身份识别原语描述的特种车辆特征与特种车辆的实际信息的识别结果一致；“不一致”原语状态是指该条身份识别原语描述的特种车辆特征与特种车辆的实际信息的识别结果不一致。

需要说明的是，由于特种车辆唯一标识码是身份识别原语集合的标识，因此能够通过特种车辆唯一标识码查询到对应的身份识别原语集合。

还需要说明的是，在实际应用中，可以基于身份识别原语建立身份识别原语集合，或者，也可以基于身份识别原语建立身份识别原语队列。建立身份识别原语集合或队列，目的在于方便后续智能路测设备能够通过特种车辆唯一标识码查询到对应的身份识别原语集合或队列，根据身份识别原语集合或队列中各身份识别原语的原语状态选取身份识别原语，以及边缘计算设备依据身份识别原语集合或队列中各身份识别原语的原语状态参与特种车辆身份的识别。

如图4所示，在一些实施例中，所述智能路侧设备通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语时，执行：

步骤S401，从特种车辆的身份识别请求消息中提取出特种车辆唯一识别码；

步骤S402，通过所述边缘计算设备查询出所述特种车辆唯一识别码对应的身份识别原语集合；

需要说明的是，由于身份识别原语集合与特种车辆唯一识别码之间存在映射关系，因此智能路侧设备能够通过特种车辆唯一标识码查询到对应的身份识别原语集合。

步骤S403，在所述身份识别原语集合中查找出所有原语状态为“未执行”的身份识别原语；

步骤S404，随机选取原语状态为“未执行”的身份识别原语，判断所述身份识别原语绑定的原语执行能力与所述智能路侧设备自身的执行能力是否匹配；若匹配，则选取所述身份识别原语作为待执行原语。

具体地，智能路侧设备为智能摄像头，它随机选取原语状态为“未执行”的身份识别原语绑定的原语执行能力为图像采集和图像识别，由于智能摄像头能够采集图像和识别图像，因此该条身份识别原语绑定的原语执行能力与智能摄像头自身的执行能力是匹配的，智能摄像头能够执行该条身份识别原语。

由于所述身份识别原语集合中包括特种车辆牌照识别原语、特种车辆颜色识别原语和特种车辆外观识别原语等，智能路侧设备可以包括多种智能设备，如RSU（Road SideUnit，路侧单元）、智能摄像头、激光雷达、毫米波雷达等智能设备中的一种或多种，多种智能设备可以同时分别根据步骤S401-S404去选取和执行身份识别原语集合中的身份识别原语，以实现分布式选取和执行，从而加快对特种车辆特征进行识别的速度。

在一些实施例中，所述边缘计算设备对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合之后，还执行：

所述边缘计算设备设置所述身份识别原语集合中各身份识别原语的执行时间阈值T；所述执行时间阈值T为执行所述身份识别集合中身份识别原语能够花费的最大时间长度。

需要说明的是，身份识别原语集合中的每条身份识别原语的执行时间阈值均为执行时间阈值T；执行时间阈值T通常为秒级，取值范围为5s-30s，如将执行时间阈值T设置为15s。

如图5所示，在一些实施例中，所述智能路侧设备执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备时，执行：

步骤S501，根据所选取的身份识别原语的描述，调用自身的感知能力采集特种车辆对应的实际信息；

需要说明的是，身份识别原语的描述是指计算机读取的该条可执行指令描述的信息，包括特种车辆特征和识别意图。例如，身份识别原语的描述为“请确定特种车辆的颜色为红色？”，指的是收到的特种车辆的身份识别请求信息中特种车辆的颜色为红色，请识别特种车辆的实际颜色是否为红色。

步骤S502，基于所述特种车辆对应的实际信息，利用机器学习算法进行所述身份识别原语描述的特种车辆特征识别；

可以理解，智能路侧设备采集特种车辆的实际信息后，根据身份识别原语描述的特种车辆特征和识别意图，利用机器学习算法对所述特种车辆的实际信息进行特征提取和特征识别。

需要说明的是，所述机器学习算法包括神经网络、图像识别等中的一种或多种。所述机器学习算法是预先训练好的，通过预先训练好的机器学习算法，输入采集到的特种车辆的实际信息，能够识别出特种车辆的实际特征，进而得到识别结果。其中，具体的机器学习算法的训练方法可参见现有技术，这里不再赘述。

步骤S503，通过所述边缘计算设备将所述身份识别原语的原语状态赋值为“正在执行”；

可以理解，执行一条身份识别原语时将其原语状态由“未执行”改为“正在执行”，防止该智能路侧设备中的一种智能设备正在执行该条身份识别原语时，该智能路侧设备中的其它智能设备也选取该条身份识别原语去执行造成的重复执行，以实现不重复地分布式执行身份识别原语集合中的所有身份识别原语，加快特种车辆身份识别的速度。

步骤S504，识别结束后得到识别结果，并根据识别结果通过所述边缘计算设备修改所述身份识别原语的原语状态。

需要说明的是，识别结果通常为“是”或“不是”。若识别结果为“是”，则通过边缘计算设备将该条身份识别原语的原语状态由“正在执行”改为“一致”；若识别结果为“不是”，则通过边缘计算设备将该条身份识别原语的原语状态由“正在执行”改为“不一致”。

具体地，所选取的身份识别原语为特种车辆颜色识别原语，所述特种车辆颜色识别原语描述的信息为“请确定特种车辆的颜色为红色？”，智能路侧设备为智能摄像头。智能路侧设备调用自身的图像采集能力来采集特种车辆的实际图像信息，利用预先训练好的机器学习算法识别特种车辆的实际图像信息中特种车辆的颜色是否为红色，通过边缘计算设备将所选取的身份识别原语（即特种车辆颜色识别原语）的原语状态由“未执行”改为“正在执行”，识别结束后，若识别结果为“是”，说明特种车辆的实际颜色是红色，则通过边缘计算设备将该条身份识别原语的原语状态由“正在执行”改为“一致”，表示接收到的身份识别请求消息中特种车辆的颜色与识别出的特种车辆的实际颜色一致。

在一些实施例中，所述边缘计算设备依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份时，执行：

当执行身份识别原语的时间达到执行时间阈值T时，按预置缺省规则将“未执行”或“正在执行”的原语状态改为“一致”；

需要说明的是，预置缺省规则指的是，当达到执行时间阈值T时，边缘计算设备会将“未执行”的原语状态改为“一致”，将“正在执行”的原语状态也改为“一致”，即默认未执行或未执行结束的身份识别原语的识别结果为一致，为后续判定特种车辆身份的方式作基础，同时也避免达到执行时间阈值T之后智能路侧设备再去执行这些原语状态对应的身份识别原语；

统计所述身份识别原语集合中各身份识别原语的原语状态，若所述身份识别集合中各身份识别原语的原语状态全部为“一致”，则判定所述特种车辆的身份识别结果为“通过”，否则判定所述特种车辆的身份识别结果为“不通过”。

需要说明的是，采集和/或识别等过程中可能会出现恶劣天气、设备状况不良等意外，容易导致采集不准确或识别错误等，因此需要身份识别原语集合中的原语状态全部为“一致”时，才能判定身份识别请求消息对应的特种车辆的身份识别结果为“通过”。身份识别结果为“不通过”的特种车辆可以再次将自己的身份识别请求消息发送至智能路侧设备，进行再次识别，或者，将情况告知特种车辆管理系统，以待特种车辆管理系统分配道路资源。

还需要说明的是，设置执行时间阈值T，目的在于为特种车辆身份的识别设置识别时长，本实施例采用缺省的方式，对于某些路侧安装的智能路侧设备种类不全的路口（不能执行某条身份识别原语，即不能进行对某项特征进行判定，所以原语状态为“未执行”），默认该项特征判定结果为“一致”；或者，对于超时的某项特征判定（对于达到执行时间阈值T时，原语状态仍然为“正在执行”的身份识别原语视为超时），则舍弃执行结果，也默认该项特征判定结果为“一致”；在执行时间阈值T后，将身份识别原语集合中各身份识别原语（各项特征判定）对应的执行结果“取与”作为最后的特种车辆身份识别结果；从而使特种车辆能够在设置的时长范围内完成身份识别，以实现特种车辆身份的快速识别，进而使特种车辆及时地持优先通行权利执行特种任务；而且，将特种车辆的物理特征（特种车辆的牌照、颜色和外观）与数字身份（特种车辆的数字证书）配合来判定特种车辆身份的合法性，能够提高特种车辆身份识别的准确性。

若出现身份识别原语集合中各身份识别原语的原语状态皆为“未执行”或“正在执行”，需要采用缺省规则将身份识别原语集合中所有身份识别原语的原语状态全部默认改为“一致”的情形，则将该种情形告知特种车辆管理系统，方便后续追溯。

在一些实施例中，所述边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证时，执行：

所述边缘计算设备通过所述特种车辆唯一识别码，查询出对应的特种车辆的数字证书，获取所述特种车辆的公钥，并利用所述特种车辆的公钥对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证。

具体地，边缘计算设备将特种车辆唯一识别码发送至第三方平台，第三方平台通过特种车辆唯一识别码查询到其关联的特种车辆的数字证书，并将特种车辆唯一识别码与对应的特种车辆的数字证书一起返回至边缘计算设备，边缘计算设备通过特种车辆的数字证书获取所述特种车辆的公钥，利用所述特种车辆的公钥对所述特种车辆唯一识别码对应的身份识别请求消息的签名信息进行验签。

可选地，第三方平台为特种车辆认证机构ACA。

可选地，第三方平台为特种车辆管理平台。

本发明实施例的一种特种车辆身份快速识别方法，将特种车辆特征信息原语化以生成对应的身份识别原语，通过执行关于特种车辆身份特征的身份识别原语，基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证，并依据验签结果和各身份识别原语的执行结果来协同识别特种车辆的身份，以实现特种车辆身份的快速识别；而且，以特种车辆的数字身份与物理特征相配合的方式来一起验证特种车辆身份的合法性，能够有效提高特种车辆身份识别的准确性。

本发明实施例的技术方案，基于V2X技术，将特种车辆识别方式粒度化为原子操作，通过原子操作的不可分割和不可中断的性质，实现分布式执行多条身份识别原语，从而缩短特种车辆身份识别时间，确保特种车辆身份识别结果的时效性。

实施例2

在上述实施例的基础上，本实施例结合附图描述本发明实施例的一种特种车辆身份快速识别系统。

如图6所示，本发明实施例的一种特种车辆身份快速识别系统，包括智能路侧设备和边缘计算设备，智能路侧设备与边缘计算设备相连；

所述智能路侧设备，用于接收特种车辆的身份识别请求消息，并将所述身份识别请求消息转发给所述边缘计算设备，所述身份识别请求消息包括身份识别请求消息内容和身份识别请求消息的签名信息，所述身份识别请求消息内容包括特种车辆唯一识别码和特种车辆特征信息；还用于通过边缘计算设备从身份识别原语集合中选取身份识别原语；还用于执行所选取的身份识别原语，并将执行结果发送至所述边缘计算设备；还用于通过所述边缘计算设备获取特种车辆的身份识别结果，并执行对应的协助通行措施；

需要说明的是，所述智能路侧设备为具备机器学习算法能力、通信计算能力和感知能力的智能设备，包括RSU（Road Side Unit，路侧单元）、智能摄像头、毫米波雷达、激光雷达等中的一种或多种；实际应用中，智能路侧设备包括的智能设备种类及数量，可以由实际需求确定。

所述边缘计算设备，用于接收所述智能路侧设备发送的特种车辆的身份识别请求消息；还用于对所述特种车辆特征信息进行原语化，生成身份识别原语集合；还用于基于特种车辆的数字证书对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证；还用于接收智能路侧设备发送的所述身份识别原语的执行结果；还用于依据验签结果和所述身份识别原语集合的执行结果，协同识别所述身份识别请求消息对应的特种车辆的身份。

具体地，所述边缘计算设备为MEC（Mobile Edge Computing，移动边缘计算）单元。

本发明实施例的一种特种车辆身份快速识别系统，通过边缘计算设备将特种车辆特征信息原语化，生成相应的身份识别原语，通过智能路侧设备从身份识别原语集合中选取及执行身份识别原语，并将执行结果发送至边缘计算设备，并通过边缘计算设备对所述身份识别请求消息的签名信息进行验证，边缘计算设备依据签名信息的验签结果和各身份识别原语的相应执行结果来协同识别特种车辆的身份，以实现特种车辆身份的快速准确识别。

所述特种车辆身份快速识别系统还能够通过智能路侧设备分布式执行身份识别原语，并将执行结果反馈至边缘计算设备，边缘计算设备依据签名验证结果和身份识别原语的执行结果，协同识别特种车辆的身份，以提高特种车辆身份识别的准确性。

如图7所示，在一些实施例中，所述特种车辆身份快速识别系统还包括与所述边缘计算设备相连的特种车辆认证机构，其用于：

反馈特种车辆的身份识别请求消息验签所用的相关信息至所述边缘计算设备。

需要说明的是，上述特种车辆认证机构ACA（Application CertificateAuthority，应用证书机构）是负责证书申请主体的身份认证和授权的机构。特种车辆认证机构ACA能够根据边缘计算设备发来的信息内容确定边缘计算设备的验签方式，并将特种车辆的身份识别请求消息验签所用的相关信息反馈至边缘计算设备。

实际应用时，特种车辆认证机构可以通过直接验签、帮助验签等方式反馈不同的身份识别请求消息验签所用的相关信息至边缘计算设备，使边缘计算设备得到身份识别请求消息的验签结果。

具体地，在一些实施例中，特种车辆认证机构采用直接验签方式，接收边缘计算设备发来的特种车辆的身份识别请求消息后，直接对特种车辆的身份识别请求消息进行验签，并将验签结果反馈至边缘计算设备。

在另一些实施例中，特种车辆认证机构采用帮助验签方式，接收边缘计算设备发来的特种车辆唯一识别码，通过特种车辆唯一识别码查询出对应的特种车辆的数字证书，并将特种车辆的数字证书发送给边缘计算设备，以助边缘计算设备基于特种车辆的数字证书对身份识别请求消息的签名信息进行验签。