校內(nèi)綜合信息服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)

龔丹 石蘊(yùn)金

摘 要：當(dāng)前在大學(xué)校園中已經(jīng)建設(shè)的各種信息系統(tǒng)互相獨(dú)立、分散性很大，已不能滿(mǎn)足移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過(guò)程中，人們對(duì)信息獲取便捷性、快速性的需求。本文首先簡(jiǎn)述了網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和OCR驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù);然后結(jié)合統(tǒng)一文件存儲(chǔ)、外部數(shù)據(jù)庫(kù)代理、Docker虛擬化容器等云平臺(tái)、跨平臺(tái)技術(shù)，給出接入已有校內(nèi)系統(tǒng)獲取信息，進(jìn)而建設(shè)一站式校園信息綜合服務(wù)平臺(tái)的解決方案;最后給出方案實(shí)施后在功能、性能和實(shí)用性等角度的測(cè)試結(jié)果。結(jié)果表明本方案可以打破傳統(tǒng)校內(nèi)系統(tǒng)的壁壘，向用戶(hù)提供更便捷、移動(dòng)端友好的信息服務(wù)。

關(guān)鍵詞：校園信息系統(tǒng);網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng);OCR;云平臺(tái)

文章編號(hào)：2095-2163（2019）04-0112-05 中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

當(dāng)前大學(xué)校園通常都配備有教務(wù)系統(tǒng)、圖書(shū)館系統(tǒng)、校園卡系統(tǒng)、門(mén)禁系統(tǒng)、就業(yè)系統(tǒng)等等。這些系統(tǒng)覆蓋了高校內(nèi)的各種核心業(yè)務(wù)，但是通常是各自為政[1-3]。信息化管理的普及給工作帶來(lái)高效的同時(shí)，也積累了越來(lái)越多的應(yīng)用系統(tǒng);尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，移動(dòng)端APP瘋狂上市，近期央視新聞報(bào)道在一些高校信息化手段出現(xiàn)的過(guò)度傾向[4]，打水、連網(wǎng)、記學(xué)分都要APP?？梢?jiàn)，當(dāng)前信息化手段的應(yīng)用不再局限于管理工作，更多地是提供服務(wù)，以方便師生在校學(xué)習(xí)、工作時(shí)，方便快捷地獲得所需要的信息。這種信息獲取的需求，內(nèi)容是基礎(chǔ)，但更重要的是體驗(yàn)——隨時(shí)隨地、快速便捷、清晰美觀地呈現(xiàn)給用戶(hù)。因此，作者以工作和學(xué)習(xí)的校園實(shí)際情況為背景，提出打破已有獨(dú)立系統(tǒng)壁壘、提供一站式綜合信息服務(wù)系統(tǒng)的方案，并利用云平臺(tái)技術(shù)，去除用戶(hù)安裝和使用本系統(tǒng)的計(jì)算資源負(fù)擔(dān)，享受高品質(zhì)的信息服務(wù)。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是一個(gè)自動(dòng)地從互聯(lián)網(wǎng)上抽取網(wǎng)絡(luò)信息的程序，通常作為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集的工具。通過(guò)編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序，完成特定的過(guò)程和算法，從目標(biāo)地址中獲取所需要的信息，并使用特定算法完整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析和整理[5]。一般爬蟲(chóng)分為增量型爬蟲(chóng)、批量型爬蟲(chóng)和垂直型爬蟲(chóng)。增量型爬蟲(chóng)無(wú)固定范圍目標(biāo)，持續(xù)不斷的抓取互聯(lián)網(wǎng)中的各種類(lèi)型的信息，根據(jù)目前互聯(lián)網(wǎng)的變化而不斷變化抓取的內(nèi)容。批量型爬蟲(chóng)有固定范圍目標(biāo)，設(shè)定一定的目標(biāo)達(dá)到設(shè)定的目標(biāo)就自動(dòng)停止抓取信息。而垂直型爬蟲(chóng)不像通用爬蟲(chóng)那樣需要全面地從互聯(lián)網(wǎng)抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而只編寫(xiě)成為完成特定目的，為指定系統(tǒng)和目標(biāo)使用特定算法抓取目標(biāo)信息的爬蟲(chóng)[6]。本文僅研究垂直型爬蟲(chóng)以實(shí)現(xiàn)獲取系統(tǒng)所需的信息和功能。

1.2 OCR驗(yàn)證碼識(shí)別

1.2.1 OCR技術(shù)介紹

OCR技術(shù)是光學(xué)字符識(shí)別的縮寫(xiě)（Optical Character Recognition），通過(guò)掃描等光學(xué)輸入方式將各種票據(jù)、報(bào)刊、書(shū)籍、文稿及其印刷品的文字轉(zhuǎn)化為圖像信息，再利用文字識(shí)別技術(shù)將圖像信息轉(zhuǎn)化為可使用的計(jì)算機(jī)輸入技術(shù)?？蓱?yīng)用于銀行票據(jù)、大量文字資料、檔案卷宗、文案的錄入和處理領(lǐng)域。適合于銀行、稅務(wù)等行業(yè)大量票據(jù)表格的自動(dòng)掃描識(shí)別及長(zhǎng)期存儲(chǔ)。相對(duì)一般文本，通常以最終識(shí)別率、識(shí)別速度、版面理解正確率及版面還原滿(mǎn)意度4個(gè)方面作為OCR技術(shù)的評(píng)測(cè)依據(jù);而相對(duì)于表格及票據(jù)， 通常以識(shí)別率或整張通過(guò)率及識(shí)別速度為測(cè)定OCR技術(shù)的實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)[7]。

1.2.2 驗(yàn)證碼識(shí)別的概念

驗(yàn)證碼的英文CAPTCHA，即全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類(lèi)的圖靈測(cè)試，是為區(qū)別對(duì)方到底是人類(lèi)還是計(jì)算機(jī)程序而設(shè)置的一種驗(yàn)證措施，主要用來(lái)防止網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的一些惡意行為[8]。

驗(yàn)證碼是一種區(qū)分用戶(hù)是計(jì)算機(jī)和人類(lèi)的全自動(dòng)程序。該程序生產(chǎn)一個(gè)問(wèn)題，可以由計(jì)算機(jī)生成并評(píng)判，必須只有人類(lèi)才能解答該問(wèn)題。由于計(jì)算機(jī)無(wú)法解答驗(yàn)證碼的問(wèn)題，所以回答出這個(gè)問(wèn)題的用戶(hù)就能被認(rèn)定為是人類(lèi)。由于這個(gè)測(cè)試是由計(jì)算機(jī)來(lái)考人類(lèi)，而不是標(biāo)準(zhǔn)的圖靈測(cè)試中那樣由人類(lèi)來(lái)考計(jì)算機(jī)，被稱(chēng)為反向圖靈測(cè)試。

2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)

2.1 正方教務(wù)系統(tǒng)爬蟲(chóng)

正方現(xiàn)代教學(xué)管理系統(tǒng)是目前廣泛用于高校學(xué)院各部門(mén)以及各層次用戶(hù)的多模塊綜合信息管理系統(tǒng)，包括教務(wù)公共信息維護(hù)、學(xué)生管理、師資管理、教學(xué)計(jì)劃管理、智能排課、考試管理、選課管理、成績(jī)管理、教材管理、實(shí)踐管理、收費(fèi)管理、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)、畢業(yè)生管理、體育管理、實(shí)驗(yàn)室管理以及學(xué)生綜合信息查詢(xún)、教師網(wǎng)上成績(jī)錄入等模塊。正方教務(wù)系統(tǒng)爬蟲(chóng)是針對(duì)正方教務(wù)系統(tǒng)自動(dòng)獲取系統(tǒng)中的學(xué)生數(shù)據(jù)、成績(jī)數(shù)據(jù)、課表數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)并通過(guò)特定算法完成整理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)返回其數(shù)據(jù)信息的垂直型爬蟲(chóng)。具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。正方教務(wù)爬蟲(chóng)的基礎(chǔ)流程如下：

（1）建立抓取指定信息的任務(wù);

（2）判斷緩存數(shù)據(jù)庫(kù)是否含有任務(wù)緩存信息;

（3）嘗試進(jìn)行模擬登入;

（4）將網(wǎng)頁(yè)信息和驗(yàn)證碼交給統(tǒng)一文件存儲(chǔ)服務(wù);

（5）通過(guò)OCR驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)識(shí)別驗(yàn)證碼;

（6）指定信息網(wǎng)頁(yè)下載;

（7）根據(jù)數(shù)據(jù)格式要求調(diào)用指定算法進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)整理;

（8）格式化數(shù)據(jù)并進(jìn)行編碼;

（9）更新存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 銳捷網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)爬蟲(chóng)

銳捷RG-SAM認(rèn)證計(jì)費(fèi)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)是目前廣泛用于高校學(xué)院中的一種認(rèn)證計(jì)費(fèi)網(wǎng)絡(luò)管理軟件。銳捷網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)爬蟲(chóng)是針對(duì)銳捷RG-SAM認(rèn)證計(jì)費(fèi)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)的信息數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的用戶(hù)余額、上網(wǎng)周期、綁定IP、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等信息的垂直型網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。銳捷網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)爬蟲(chóng)的基礎(chǔ)流程如下：

（1）建立指定信息抓取任務(wù);

（2）系統(tǒng)登錄;

（3）將信息存入統(tǒng)一文件存儲(chǔ)服務(wù);

（4）使用OCR驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)識(shí)別驗(yàn)證碼;

（5）指定信息網(wǎng)頁(yè)下載;

（6）使用數(shù)據(jù)整理算法;

（7）返回?cái)?shù)據(jù)信息。

3 OCR驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)的詳細(xì)設(shè)計(jì)

驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)主要有以下幾個(gè)主要功能，實(shí)現(xiàn)圖像的采集功能、去噪、二值化、字符切割、樣本的訓(xùn)練和識(shí)別。在本文中，作者對(duì)系統(tǒng)的總體功能結(jié)構(gòu)、技術(shù)框架和總體類(lèi)進(jìn)行了分析和實(shí)現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上，本章將對(duì)驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)的主要功能進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)。

3.1 圖像采集功能

通過(guò)特定方式請(qǐng)求，從Internet上獲取需要識(shí)別的驗(yàn)證碼并存儲(chǔ)在統(tǒng)一文件存儲(chǔ)服務(wù)中，并將存儲(chǔ)信息告知識(shí)別程序。程序流程：

（1）由服務(wù)端傳輸所需要的請(qǐng)求信息，如：請(qǐng)求id值、請(qǐng)求類(lèi)型、請(qǐng)求地址、COOKIE、HEADER等信息。由圖像采集功能模塊建立socket鏈接從Internet上讀取圖片文件;

（2）將讀取到的圖片文件流通過(guò)請(qǐng)求id命名、PUT提交給統(tǒng)一文件存儲(chǔ)服務(wù)進(jìn)行存儲(chǔ);

（3）告知服務(wù)端圖片獲取是否成功，由服務(wù)端繼續(xù)執(zhí)行圖片識(shí)別服務(wù)。

3.2 圖像的去噪

驗(yàn)證碼在生成中為了防止識(shí)別添加了許多噪點(diǎn)或傳輸壓縮的過(guò)程中產(chǎn)生了很多噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的技術(shù)手段。通常需要對(duì)識(shí)別目標(biāo)的噪聲進(jìn)行分析，根據(jù)不同噪聲的特性進(jìn)行去噪，也稱(chēng)噪聲去除。

根據(jù)采集到的大量樣本表明字體顏色采用了純藍(lán)色RGB（0，0，153），使用該特征可以很方便地去噪。將圖片轉(zhuǎn)換為矩陣，進(jìn)行循環(huán)掃描濾波，去除其顏色信息后，獲得只包含字符信息的圖片矩陣。

3.3 圖像的二值化

為了讓程序更好更快地識(shí)別其中的信息，需要對(duì)彩色圖像信息進(jìn)行處理，圖像的二值化就是把圖像中的像素根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)分化成2種顏色。區(qū)分圖像中的前景信息與背景信息，簡(jiǎn)單定義前景信息為黑色，背景信息為白色。

3.4 圖像的字符切割

一般圖像信息中含有多個(gè)字符，識(shí)別時(shí)需要根據(jù)每個(gè)字符的特征進(jìn)行比對(duì)識(shí)別，所以對(duì)圖像進(jìn)行字符切割是不可或缺的。這一步的主要工作就是把圖像中的字符獨(dú)立出來(lái)以方便識(shí)別和進(jìn)行處理。

對(duì)圖像信息分析發(fā)現(xiàn)，字符使用的字號(hào)相對(duì)固定，每個(gè)字符不會(huì)出現(xiàn)重疊現(xiàn)象僅可能出現(xiàn)粘連，文字旋轉(zhuǎn)方向相對(duì)不固定但小于等于45°。規(guī)則字符的粘連很容易分割開(kāi)，如果字符本身有縮放、變形就很難處理。經(jīng)分析，可以發(fā)現(xiàn)，上面的字符粘連屬于很簡(jiǎn)單的方式，只是規(guī)則字符的粘連，處理這種情況，可使用很簡(jiǎn)單的處理方式。當(dāng)完成分割操作后，不能馬上確定分割的部分是否為一個(gè)字符，要進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證的關(guān)鍵因素就是，切割下來(lái)的字符的寬是否大于閾值，這個(gè)閾值的取舍標(biāo)準(zhǔn)是，一個(gè)字符無(wú)論怎么旋轉(zhuǎn)變形都不會(huì)大于這個(gè)閾值。如果切割的塊大于這個(gè)閾值，就認(rèn)為這是一個(gè)粘連字符;如果大于2個(gè)閾值之和，就認(rèn)為是三個(gè)字符粘連，以此類(lèi)推。了解這個(gè)規(guī)則后，切割粘連字符也就很簡(jiǎn)單了。如發(fā)現(xiàn)是粘連字符塊，直接平分這個(gè)塊為2個(gè)或者多個(gè)新的塊就可以。當(dāng)然為了更好地還原字符，本文采用平分+1、-1對(duì)字符塊的部分進(jìn)行適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充。具體算法如下：

（1）掃描整個(gè)圖像信息，取得真實(shí)字符串圖像所在位置和大小，進(jìn)行記錄;

（2）按照字符串?dāng)?shù)量進(jìn)行等分，并判斷字符是否存在粘連并進(jìn)行處理，取得每個(gè)字符串所在的大概位置;

（3）將圖像進(jìn)行分割，取得每個(gè)字符圖像。

3.5 圖像的訓(xùn)練和識(shí)別

首先，采取大量訓(xùn)練樣本來(lái)進(jìn)行處理分析，取得每個(gè)字符大量樣本后進(jìn)行標(biāo)注，將得到的信息以文件形式保存為權(quán)值矩陣。本程序中采用的訓(xùn)練樣本以圖片形式展現(xiàn)。經(jīng)過(guò)處理后的訓(xùn)練樣本僅保留了字符的特征信息，將大量樣本用來(lái)擴(kuò)充樣本庫(kù)。識(shí)別服務(wù)啟動(dòng)后首先載入全部樣本庫(kù)，識(shí)別樣本時(shí)創(chuàng)建一個(gè)權(quán)重?cái)?shù)組，按照相似度比對(duì)進(jìn)行權(quán)重累加。最后輸出權(quán)重值最高的字符作為識(shí)別結(jié)果進(jìn)行返回。經(jīng)過(guò)挑選采用了800個(gè)含有字符數(shù)據(jù)信息的圖像作為訓(xùn)練樣本。圖像中包含了0到8的9個(gè)數(shù)字、不包括O的從A到Y(jié)的24個(gè)英文小寫(xiě)字母，總共33個(gè)字符處理后的圖像。

經(jīng)過(guò)測(cè)試，這些訓(xùn)練樣本訓(xùn)練后的識(shí)別服務(wù)對(duì)于其驗(yàn)證碼可以達(dá)到約90%以上的識(shí)別率。當(dāng)然如果進(jìn)行圖像傾斜度矯正，那無(wú)疑可以進(jìn)一步提高識(shí)別率，但是圖片處理的時(shí)間和復(fù)雜度會(huì)達(dá)到非常大的級(jí)別，同樣如果再增加訓(xùn)練樣本也可以提高識(shí)別率，所以實(shí)際意義不大。

4 方案實(shí)施與應(yīng)用

除上述關(guān)鍵技術(shù)，本文系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案中將系統(tǒng)按模塊劃分為控制節(jié)點(diǎn)模塊、交付模塊、自動(dòng)發(fā)布模塊和 Web 管理頁(yè)面模塊。采用Docker虛擬化容器架構(gòu)，提高了跨平臺(tái)的部署性、擴(kuò)展性和安全性。系統(tǒng)分為以下子容器系統(tǒng)：Web平臺(tái)服務(wù)、服務(wù)注冊(cè)系統(tǒng)、自動(dòng)發(fā)布服務(wù)、容器管理服務(wù)、OCR驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)、統(tǒng)一文件儲(chǔ)存服務(wù)、外部數(shù)據(jù)庫(kù)代理服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。最后，將系統(tǒng)部署到學(xué)校的服務(wù)器集群上，提供云平臺(tái)計(jì)算，應(yīng)用前端通過(guò)微信小程序發(fā)布（微信搜索小程序“華德校園”，試用賬號(hào)請(qǐng)與作者聯(lián)系），供用戶(hù)使用。本部分給出對(duì)關(guān)鍵技術(shù)的測(cè)試和系統(tǒng)應(yīng)用情況的展示。

4.1 信息抓取與格式化——以課程表信息為例

在校內(nèi)各項(xiàng)信息中，課程表是學(xué)生最為關(guān)注的信息之一。因此，本部分以展示前面所設(shè)計(jì)的正方教務(wù)系統(tǒng)爬蟲(chóng)的實(shí)施效果為例，以說(shuō)明本系統(tǒng)的信息服務(wù)功能。如圖3所示，（a）為算法直接抓取到的數(shù)據(jù)，顯然，需要經(jīng)過(guò)格式化，才能成為課表服務(wù)中的輸入，并以直觀易懂的形式顯示給用戶(hù)。（b）為從抓取數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵信息的中間表示形式。鑒于大學(xué)課程在不同教學(xué)周的安排變化較大，本平臺(tái)最終輸出給用戶(hù)的課程表，以周為單位進(jìn)行展示，如圖4所示。

4.2 驗(yàn)證碼識(shí)別服務(wù)

如圖5（a）所示，帶陰影的圖文區(qū)域是舊系統(tǒng)登錄時(shí)隨機(jī)生成的驗(yàn)證碼，其左側(cè)黑色字符為本文方法識(shí)別得到的結(jié)果。圖5（b）是對(duì)本方法進(jìn)行330次測(cè)試得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該驗(yàn)證碼系統(tǒng)中33種字符，識(shí)別準(zhǔn)確率在90%以上的字符24種，占73%;準(zhǔn)確率在80%以上的字符則為28種，占85%;識(shí)別效果最差的為字符l，準(zhǔn)確率為62%。本服務(wù)設(shè)置了自動(dòng)嘗試3次，因此驗(yàn)證通過(guò)率完全符合實(shí)際需要。

4.3 應(yīng)用與推廣

為進(jìn)一步說(shuō)明本文所述的解決方案及相應(yīng)系統(tǒng)的實(shí)用性，通過(guò)微信小程序數(shù)據(jù)服務(wù)獲得了2018年9月至12月，APP用戶(hù)和訪問(wèn)數(shù)統(tǒng)計(jì)詳情，如圖6所示?？梢?jiàn)，本系統(tǒng)用戶(hù)數(shù)穩(wěn)定上升，訪問(wèn)次數(shù)以7天為單位呈周期地波動(dòng)，完全符合高校教學(xué)周的活動(dòng)特征。

5 結(jié)束語(yǔ)

舊的校園網(wǎng)內(nèi)管理系統(tǒng)互相獨(dú)立、使用便捷性不高。因此，從提升校園內(nèi)信息服務(wù)品質(zhì)的角度，本文基于云平臺(tái)的架構(gòu)，設(shè)計(jì)了一個(gè)綜合信息服務(wù)平臺(tái)。其中涉及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù)，為打破舊有系統(tǒng)各自的壁壘、完成信息的綜合集成奠定了基礎(chǔ);同時(shí)，本系統(tǒng)將信息獲取與格式處理、統(tǒng)一文件存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)等計(jì)算服務(wù)建構(gòu)在云平臺(tái)之上，通過(guò)發(fā)布的微信小程序作為用戶(hù)入口，極大地提升了用戶(hù)體驗(yàn)、降低了應(yīng)用負(fù)擔(dān)。對(duì)近半年的應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察可見(jiàn)，用戶(hù)規(guī)模不斷增加，應(yīng)用粘度非常高，技術(shù)方案合理、系統(tǒng)具有較好的實(shí)用價(jià)值。

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