人臉識(shí)別技術(shù)在道路交通管理中的應(yīng)用研究

□ 文/魏景伙 李磊

引言

隨著我國(guó)綜合實(shí)力和國(guó)民收入水平的提高，機(jī)動(dòng)車(chē)及機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)藬?shù)量迅猛增長(zhǎng)，道路建設(shè)步伐加快，城市化水平不斷提高，導(dǎo)致交通管理現(xiàn)狀和需求之間的矛盾進(jìn)一步加劇，道路交通安全形勢(shì)嚴(yán)峻。在此情況下，如何利用先進(jìn)的科技手段提高城市交通管理水平、減少交通事故、打擊犯罪分子，提高社會(huì)治安綜合管理水平成為了當(dāng)前公安交通管理部門(mén)亟待解決的問(wèn)題之一。

人臉識(shí)別技術(shù)是多學(xué)科領(lǐng)域的具有挑戰(zhàn)性的難題，涵蓋數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)等內(nèi)容，同時(shí)也具有十分廣泛的應(yīng)用意義。過(guò)去幾年里，人臉識(shí)別技術(shù)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，在公共安全領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用。而隨著公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景的出現(xiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)面臨更高的挑戰(zhàn)。

人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)分析人臉圖像，進(jìn)而從中提取出有效的識(shí)別信息，用來(lái)“辨認(rèn)”身份的一門(mén)技術(shù)，主要包括以下五部分內(nèi)容，如圖1所示：

人臉圖像采集：主要通過(guò)前端攝像機(jī)采集含有人臉的視頻或圖像。

人臉圖像檢測(cè)：是人臉識(shí)別過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，主要檢測(cè)圖像或者視頻序列中是否存在人臉，并準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。

人臉圖像預(yù)處理：基于人臉檢測(cè)結(jié)果，利用灰度校正、噪聲過(guò)濾等算法對(duì)所選擇的人臉圖像進(jìn)行優(yōu)化，以形成最加的人臉圖像并服務(wù)于特征提取的過(guò)程。人臉圖像預(yù)處理過(guò)程主要包括光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波等。

人臉圖像特征提?。褐饕轻槍?duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，一般采用基于知識(shí)的表征方法實(shí)現(xiàn)?；谥R(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉圖像信息數(shù)據(jù)量巨大，為了提高匹配識(shí)別的效率，選取何種特征尤為重要。

人臉圖像匹配識(shí)別：圖像匹配是指將提取的人臉圖像特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板通過(guò)某種算法進(jìn)行搜索匹配，設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出；圖像識(shí)別是將待識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已知人臉進(jìn)行比較，根據(jù)相似度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。

▲圖1：人臉識(shí)別技術(shù)示意圖

將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于道路交通安全管理，有助于提升整個(gè)公安信息化的管理水平。因此，本文主要研究人臉識(shí)別技術(shù)在行人闖紅燈交通管理及失駕人員管控兩方面的具體應(yīng)用。

人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于行人闖紅燈交通管理

行人無(wú)視交通規(guī)則，肆意闖紅燈一直是城市“頑疾”。而且行人闖紅燈是行人交通違法中最普遍、最明顯、也是數(shù)量最多的一種交通違法行為。這種違法行為不僅對(duì)交通違法者本人的人身造成極大的危險(xiǎn)，而且有礙道路暢通，更是造成交通事故發(fā)生的極大誘因。

行人闖紅燈交通管理報(bào)警系統(tǒng)

將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于行人闖紅燈交通管理，研發(fā)集視頻分析、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)、云分析技術(shù)于一體的行人闖紅燈交通管理報(bào)警系統(tǒng)，提升交通管理部門(mén)的針對(duì)行人闖紅燈違法管理業(yè)務(wù)的能力，促進(jìn)文明城市建設(shè)。

▲圖2：行人闖紅燈交通管理報(bào)警系統(tǒng)

行人闖紅燈交通管理報(bào)警系統(tǒng)，如圖2所示，主要由以下七部分組成:

闖紅燈行為及人臉采集設(shè)備：

違法圖片采集：主要包括專(zhuān)業(yè)的行人闖紅燈一體式抓拍機(jī)進(jìn)行闖紅燈運(yùn)動(dòng)過(guò)程違法檢測(cè)抓拍，同時(shí)提取闖紅燈人臉圖片信息。

終端服務(wù)器：前端設(shè)備錄像圖片緩存與信息轉(zhuǎn)發(fā)

人臉識(shí)別服務(wù)器（一體化）：

人臉識(shí)別云分析單元：支持人臉圖片的建模及比對(duì)分析。

大數(shù)據(jù)單元：支持人臉相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索、分析等功能。

云存儲(chǔ)單元：支持所有人臉圖片的存儲(chǔ)。

行人闖紅燈平臺(tái)服務(wù)器：向用戶提供應(yīng)用服務(wù)，能實(shí)現(xiàn)人臉布控、人臉查詢、以臉?biāo)涯樀葢?yīng)用。

信息發(fā)布服務(wù)器：控制大屏的發(fā)布策略。

顯示大屏：顯示曝光行人闖紅燈的運(yùn)動(dòng)過(guò)程的人像及部分身份信息。

提醒音柱：對(duì)欲違法闖紅燈人員進(jìn)行提取語(yǔ)音警示。

采集曝光警示系統(tǒng)

高清攝像機(jī)對(duì)斑馬線進(jìn)行視頻監(jiān)控，通過(guò)視頻檢測(cè)或是硬件檢測(cè)識(shí)別信號(hào)燈狀態(tài)，當(dāng)信號(hào)燈處于紅燈狀態(tài)并有行人闖紅燈時(shí)，則啟動(dòng)算法抓拍，根據(jù)抓拍后的結(jié)果進(jìn)行聲音提醒。

當(dāng)行人在紅燈狀態(tài)下穿過(guò)警戒線并進(jìn)入人行橫道時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢測(cè)行人越線行為，抓拍行人闖紅燈全景圖像，系統(tǒng)將三張行人闖紅燈過(guò)程圖片和一張行人半身特寫(xiě)圖像進(jìn)行自動(dòng)合成，形成完整的行人闖紅燈畫(huà)面信息，如圖3所示。

▲圖3：行人闖紅燈違章檢測(cè)效果

人臉識(shí)別云分析系統(tǒng)

人臉智能云分析系統(tǒng)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和提取人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，例如人臉建模、闖紅燈人員頻次分析、人員屬性提取等。

針對(duì)海量人臉檢索的特點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)相應(yīng)的人臉建模比對(duì)算法，對(duì)前端一體式行人闖紅燈回傳的抓拍數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、存儲(chǔ)，建立海量人臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)。平臺(tái)基于強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)智能人臉比對(duì)引擎，可通過(guò)與人口庫(kù)的對(duì)接，結(jié)合交通人臉比對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)人臉布控及動(dòng)態(tài)比對(duì)實(shí)時(shí)預(yù)警、違法審核、統(tǒng)計(jì)分析、頻次統(tǒng)計(jì)等實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用功能，在交警行人管理應(yīng)用業(yè)務(wù)中發(fā)揮巨大的作用。系統(tǒng)人臉識(shí)別信息對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

▲圖4：人臉識(shí)別信息對(duì)比結(jié)果

人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于失駕人員管控

目前交通管理中經(jīng)常會(huì)遇到這樣的情況：車(chē)輛駕駛?cè)藛T管控目前沒(méi)有比較直觀和實(shí)時(shí)的措施，出現(xiàn)一些被吊銷(xiāo)、注銷(xiāo)駕駛證的駕駛?cè)藛T仍然開(kāi)車(chē)上路行駛的情況，往往這種駕駛員上路后會(huì)肆無(wú)忌憚、屢次違法，對(duì)城市交通管理造成重大的影響，也會(huì)導(dǎo)致交通事故頻發(fā)。

失駕人員管控存在一定的困難，過(guò)多依賴(lài)于專(zhuān)項(xiàng)整治、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，沒(méi)有很好地技術(shù)手段進(jìn)行捕獲、沒(méi)有較好的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管，所以失駕人員管控一直是公安交通管理部門(mén)的心刺。本系統(tǒng)可以有效地解決失駕人員捕獲和管控的問(wèn)題，應(yīng)用于城市道路、高速公路、小區(qū)出入口等可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛和駕駛?cè)藛T的抓拍。

▲圖5：失駕人員管控系統(tǒng)拓?fù)鋱D（后端比對(duì)模式）

失駕人員管控系統(tǒng)由卡口前端子系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)和后端管理和分析子系統(tǒng)組成，實(shí)現(xiàn)對(duì)通行車(chē)輛信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。如圖5所示。

前端子系統(tǒng)

負(fù)責(zé)完成車(chē)輛綜合信息的采集，包括車(chē)輛特征照片、駕駛?cè)藛T面部特征圖片、車(chē)牌號(hào)碼與車(chē)牌顏色等。并完成圖片信息識(shí)別、數(shù)據(jù)緩存以及壓縮上傳等功能，主要由卡口抓拍單元、補(bǔ)光燈、終端服務(wù)器或者人臉比對(duì)終端、外場(chǎng)工業(yè)交換機(jī)、光纖收發(fā)器、開(kāi)關(guān)電源、防雷器等設(shè)備組成。

在前端人臉比對(duì)模式中，前端的人臉比對(duì)終端主要用于接受后臺(tái)中心下發(fā)的建模后的黑名單數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)對(duì)卡口抓拍到的人臉圖片進(jìn)行建模和比對(duì)，輸出比對(duì)結(jié)果，現(xiàn)場(chǎng)輸出預(yù)警信號(hào)。在后端人臉比對(duì)模式中，前端的終端服務(wù)器主要用于卡口數(shù)據(jù)的緩存和上傳的功能。

傳輸子系統(tǒng)

負(fù)責(zé)系統(tǒng)組網(wǎng)，完成數(shù)據(jù)、圖片的傳輸與交換。

因失駕人員管控系統(tǒng)的安全性需要，一般通過(guò)租用運(yùn)營(yíng)商光纖鏈路組建專(zhuān)網(wǎng)，每個(gè)前端點(diǎn)位到中心一條裸光纖，對(duì)于市區(qū)較密集的點(diǎn)位可通過(guò)EPON方式組網(wǎng)，對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)也可采用無(wú)線方式組網(wǎng)。

后端子系統(tǒng)

負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)轄區(qū)內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)的匯聚、處理、人臉建模、存儲(chǔ)、應(yīng)用、管理與共享，由中心管理平臺(tái)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和人臉比對(duì)服務(wù)器等組成。中心管理平臺(tái)由搭載平臺(tái)軟件模塊的服務(wù)器組成，包括：管理服務(wù)器、大數(shù)據(jù)服務(wù)器、臉譜服務(wù)器、云存儲(chǔ)管理服務(wù)器和云存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)等。失駕人員管控系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程圖（后端比對(duì)模式）如圖6所示。

▲圖6：失駕人員管控系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程圖（后端比對(duì)模式）

結(jié)論

結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在城市道路交通管理中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)針對(duì)行人闖紅燈的交通管理報(bào)警系統(tǒng)以及針對(duì)失駕人員的交通管控系統(tǒng)，有效解決公安管理部門(mén)遇到的“難題”，對(duì)于提高道路交通安全水平，減少交通事故，保障人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全，創(chuàng)建和諧交通環(huán)境具有重要的積極意義。