浅探基于人脸识别的高速公路防逃费技术

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  摘要:高速公路逃费是当前常见的现象,所以可以运用人脸识别技术进行预防。在本文中,首先阐述基于人脸识别的高速公路防逃费技术的具体原理,然后对相应的软件结构进行设计。最后,笔者将结合自身的工作经验,对该软件的应用效果进行测试、分析,目的是为高速公路的业主管理提供参考,优化高速公路费用的管理模式。
  关键词:人脸识别;高速公路;防逃费技术
  目前,高速公路基本已经实现“一张网”的收费模式。但是因为逃费有着较高的利润诱惑,因此当前逃费的行为屡禁不止。虽然卡口应用了高清防逃费的技术,不过因为套牌、换卡等方式增加了管理难度。为了弥补传统方式的不足,可以将人脸识别技术应用在其中。在卡口位置车速会减慢,而通过人脸识别技术进行抓拍,可以有效实现高速公路防逃费的目的。
  1 基于人脸识别的高速公路防逃费技术的原理
  应用人脸识别优化的高速公路防逃费技术,其能够有效打击人们的违法行为。这一技术中,必须保证人脸识别的快速性、准确性,保证最终抓拍照片的质量。具体而言,基于人脸识别的高速公路防逃费技术原理,主要得益于相应的人脸识别算法:(1)脸部定位。图像会对一个或者几个不同的新面孔进行分析,从而确定人脸的大小、位置。(2)眼睛定位。这一环节会根据眼睛中央的位置,完成定位的确定,为识别人脸奠定基础。(3)检查图像质量。系统应该对图像进行相应的质量分析,查看其中是否满足后续程序的运行需求,如果质量不达标需要立即进行第二次采集。(4)标准化处理。在图像中完成对脸部的提取,同时还要进行旋转、缩放,并形成一个相对固定的、合理的图像大小。同时,眼睛的位置位于图像中固定的位置。(5)预处理。经过标准化处理以后,可以运用基本技术对图像进行预处理,包括强度标准化、直方图均衡等。(6)提取特征。完成预处理以后,需要将脸部特征进行提取,为实现相互区分提供便利。(7)当登录以后,通常会将同一人的几个图像进行合并、提取,即生物特征识别模块。(8)对比。在需要进行核查的环节中,所有提取的特征会直接与生物特征识模板进行相应的对比,最终实现人脸识别的目的。
  2 基于人脸识别的高速公路防逃费软件的设计
  要想充分发挥人脸识别技术的作用,优化高速公路防逃费的管理模式,应该对相应的软件进行合理设计。在完成设计以后,业主单位应该积极将其应用在收费管理中,弥补人工收费存在的不足。基于此,可以在很大程度上提高管理工作的自动化水平,同时为业主管理提供诸多便利。其中,软件的设计主要包括以下几方面:(1)软件的核心架构。由于系统在具体应用的过程中,常常会遇到较大的车流量。同时随着多个出入口的设置、多条联网道路交叉口的设置等,必然会出现与人脸识别有关的大数据。因此,该软件的设计应该运用百万级别以上的架构,同时保证其具有较强的扩展性。其中,核心架构分为客户端、服务端,相互之间可以实现信息共享。(2)软件的逻辑架构。为了保证系统运行的稳定性,本软件的逻辑架构主要包括系统用户层、表现逻辑层、业务逻辑层、系统服务层、基础架构层。(3)应用架构以及应用模块。结合相应的需求,必须保证软件的功能具备报警功能、实施对比、建模、信息采集、历史查询等功能。同时,将其划分为应用层、平台层、采集层三部分。通过以上的设计,能够有效彰显人脸识别技术的重要价值,为实现高速公路防逃费的目的提供强有力的技术保障。
  3 基于人脸识别的高速公路防逃费软件的测试
  完成高速公路防逃费软件的设计以后,需要对其进行相应的测试。基于此,能够及时发现人脸识别技术的优势,或者确定软件设计的不足,从而第一时间进行针对性的调整。在这一前提下,可以帮助业主掌握使用软件的方式,提高软件应用的合理性。本文的分析中,以Y高速路为例采用以下方式进行测试,并对最终的效果予以总结:
  3.1 软件测试的具体部署
  在D高速公路的进出口位置处,安装了2个4000万像素高清网络摄像机,即进口A位置一个、出口B位置一个。在进口A的区域中,运用便携机进行人脸抓拍建模系统的部署。在这一前提下,摄像采集设备会在驾驶人员经过收费站的瞬間,完成对脸部特征的采集、提取、建模。最后,系统中所形成的模板数据,便会直接存储在数据库之中。在进口B的区域中,同样运用便携机进行人脸抓拍建模系统的部署。而当驾驶人员经过收费站的瞬间,摄像采集设备便会及时完成对脸部特征的采集、提取、建模工作。最后,所形成的人脸数据会与数据库中保存的人脸信息进行对比。同时,找出与信息一致的人员。基于人脸识别技术的应用,同时结合高速公路收费系统。可以更加准确地确定驾驶人是否出现了逃费的现象。
  3.2 软件测试的具体效果
  以D高速公路进出口的现场环境为前提,对其中进口A的第三个收费卡口进行部署,同时对出口B位置的第一个卡口设置摄影采集设备,实现人脸识别技术的应用。为了保证测试的效果,需要对抓拍图像质量进行分析,最终选择1000张清晰图像进行对比,其中包含可使用的数量为100对。结合100对正样本,对不同时间段、不同光线条件的准确率进行测试。
  (1)晚上的效果最佳,而中午的效果最差。前者的准确率达到98.4%,后者能够达到86%左右。而早晨的准确率则为88.1%。所以,这种人脸识别能够满足管理业务的相关需求。(2)光线弱的情况下样本正确率最高,为98.5%。光线强度中等的前提下,样本正确率为88%。光线最强时的正确率为84%。同样能够满足防逃费管理的需求。结合最终测试的结果能够发现,虽然以人脸识别为基础的高速公路防逃费管理软件,在运行过程中会受到时间段、光线等因素的影响,但是整体的性能能够为相关工作提供借鉴与参考。因此,将本文设计的防逃费软件应用在实际中,其具有较强的可行性、必要性。
  4 结语
  综上所述,以人脸识别技术为前提进行高速公路防逃费监管,其有着较强的科学依据。因此,将软件应用在高速公路的收费管理中,能够降低业主的经济损失,同时不断强化管理工作的先进性,可以满足高速公路防逃费的相关需求,为维护相关部门与机构的利益提供保障。
  参考文献:
  [1] 王俊健,王莹,王以好.基于深度学习的高速公路逃费车辆图像稽查技术研究[J].中国交通信息化,2019(05).
  [2] 王虹.业界聚焦“打逃”技术+——2017全国高速公路防逃费技术应用研讨会在杭州召开[J].中国交通信息化,2017(09).
  (作者单位:广东省高速公路有限公司)
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