吳朝暉

摘要：高速公路逃費(fèi)是當(dāng)前常見(jiàn)的現(xiàn)象，所以可以運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行預(yù)防。在本文中，首先闡述基于人臉識(shí)別的高速公路防逃費(fèi)技術(shù)的具體原理，然后對(duì)相應(yīng)的軟件結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。最后，筆者將結(jié)合自身的工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)該軟件的應(yīng)用效果進(jìn)行測(cè)試、分析，目的是為高速公路的業(yè)主管理提供參考，優(yōu)化高速公路費(fèi)用的管理模式。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別;高速公路;防逃費(fèi)技術(shù)

目前，高速公路基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“一張網(wǎng)”的收費(fèi)模式。但是因?yàn)樘淤M(fèi)有著較高的利潤(rùn)誘惑，因此當(dāng)前逃費(fèi)的行為屢禁不止。雖然卡口應(yīng)用了高清防逃費(fèi)的技術(shù)，不過(guò)因?yàn)樘着?、換卡等方式增加了管理難度。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)方式的不足，可以將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在其中。在卡口位置車速會(huì)減慢，而通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行抓拍，可以有效實(shí)現(xiàn)高速公路防逃費(fèi)的目的。

1 基于人臉識(shí)別的高速公路防逃費(fèi)技術(shù)的原理

應(yīng)用人臉識(shí)別優(yōu)化的高速公路防逃費(fèi)技術(shù)，其能夠有效打擊人們的違法行為。這一技術(shù)中，必須保證人臉識(shí)別的快速性、準(zhǔn)確性，保證最終抓拍照片的質(zhì)量。具體而言，基于人臉識(shí)別的高速公路防逃費(fèi)技術(shù)原理，主要得益于相應(yīng)的人臉識(shí)別算法：（1）臉部定位。圖像會(huì)對(duì)一個(gè)或者幾個(gè)不同的新面孔進(jìn)行分析，從而確定人臉的大小、位置。（2）眼睛定位。這一環(huán)節(jié)會(huì)根據(jù)眼睛中央的位置，完成定位的確定，為識(shí)別人臉奠定基礎(chǔ)。（3）檢查圖像質(zhì)量。系統(tǒng)應(yīng)該對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的質(zhì)量分析，查看其中是否滿足后續(xù)程序的運(yùn)行需求，如果質(zhì)量不達(dá)標(biāo)需要立即進(jìn)行第二次采集。（4）標(biāo)準(zhǔn)化處理。在圖像中完成對(duì)臉部的提取，同時(shí)還要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放，并形成一個(gè)相對(duì)固定的、合理的圖像大小。同時(shí)，眼睛的位置位于圖像中固定的位置。（5）預(yù)處理。經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理以后，可以運(yùn)用基本技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)化、直方圖均衡等。（6）提取特征。完成預(yù)處理以后，需要將臉部特征進(jìn)行提取，為實(shí)現(xiàn)相互區(qū)分提供便利。（7）當(dāng)?shù)卿浺院螅ǔ?huì)將同一人的幾個(gè)圖像進(jìn)行合并、提取，即生物特征識(shí)別模塊。（8）對(duì)比。在需要進(jìn)行核查的環(huán)節(jié)中，所有提取的特征會(huì)直接與生物特征識(shí)模板進(jìn)行相應(yīng)的對(duì)比，最終實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的目的。

2 基于人臉識(shí)別的高速公路防逃費(fèi)軟件的設(shè)計(jì)

要想充分發(fā)揮人臉識(shí)別技術(shù)的作用，優(yōu)化高速公路防逃費(fèi)的管理模式，應(yīng)該對(duì)相應(yīng)的軟件進(jìn)行合理設(shè)計(jì)。在完成設(shè)計(jì)以后，業(yè)主單位應(yīng)該積極將其應(yīng)用在收費(fèi)管理中，彌補(bǔ)人工收費(fèi)存在的不足。基于此，可以在很大程度上提高管理工作的自動(dòng)化水平，同時(shí)為業(yè)主管理提供諸多便利。其中，軟件的設(shè)計(jì)主要包括以下幾方面：（1）軟件的核心架構(gòu)。由于系統(tǒng)在具體應(yīng)用的過(guò)程中，常常會(huì)遇到較大的車流量。同時(shí)隨著多個(gè)出入口的設(shè)置、多條聯(lián)網(wǎng)道路交叉口的設(shè)置等，必然會(huì)出現(xiàn)與人臉識(shí)別有關(guān)的大數(shù)據(jù)。因此，該軟件的設(shè)計(jì)應(yīng)該運(yùn)用百萬(wàn)級(jí)別以上的架構(gòu)，同時(shí)保證其具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性。其中，核心架構(gòu)分為客戶端、服務(wù)端，相互之間可以實(shí)現(xiàn)信息共享。（2）軟件的邏輯架構(gòu)。為了保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，本軟件的邏輯架構(gòu)主要包括系統(tǒng)用戶層、表現(xiàn)邏輯層、業(yè)務(wù)邏輯層、系統(tǒng)服務(wù)層、基礎(chǔ)架構(gòu)層。（3）應(yīng)用架構(gòu)以及應(yīng)用模塊。結(jié)合相應(yīng)的需求，必須保證軟件的功能具備報(bào)警功能、實(shí)施對(duì)比、建模、信息采集、歷史查詢等功能。同時(shí)，將其劃分為應(yīng)用層、平臺(tái)層、采集層三部分。通過(guò)以上的設(shè)計(jì)，能夠有效彰顯人臉識(shí)別技術(shù)的重要價(jià)值，為實(shí)現(xiàn)高速公路防逃費(fèi)的目的提供強(qiáng)有力的技術(shù)保障。

3 基于人臉識(shí)別的高速公路防逃費(fèi)軟件的測(cè)試

完成高速公路防逃費(fèi)軟件的設(shè)計(jì)以后，需要對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的測(cè)試。基于此，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，或者確定軟件設(shè)計(jì)的不足，從而第一時(shí)間進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整。在這一前提下，可以幫助業(yè)主掌握使用軟件的方式，提高軟件應(yīng)用的合理性。本文的分析中，以Y高速路為例采用以下方式進(jìn)行測(cè)試，并對(duì)最終的效果予以總結(jié)：

3.1 軟件測(cè)試的具體部署

在D高速公路的進(jìn)出口位置處，安裝了2個(gè)4000萬(wàn)像素高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，即進(jìn)口A位置一個(gè)、出口B位置一個(gè)。在進(jìn)口A的區(qū)域中，運(yùn)用便攜機(jī)進(jìn)行人臉抓拍建模系統(tǒng)的部署。在這一前提下，攝像采集設(shè)備會(huì)在駕駛?cè)藛T經(jīng)過(guò)收費(fèi)站的瞬間，完成對(duì)臉部特征的采集、提取、建模。最后，系統(tǒng)中所形成的模板數(shù)據(jù)，便會(huì)直接存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)之中。在進(jìn)口B的區(qū)域中，同樣運(yùn)用便攜機(jī)進(jìn)行人臉抓拍建模系統(tǒng)的部署。而當(dāng)駕駛?cè)藛T經(jīng)過(guò)收費(fèi)站的瞬間，攝像采集設(shè)備便會(huì)及時(shí)完成對(duì)臉部特征的采集、提取、建模工作。最后，所形成的人臉數(shù)據(jù)會(huì)與數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的人臉信息進(jìn)行對(duì)比。同時(shí)，找出與信息一致的人員?；谌四樧R(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，同時(shí)結(jié)合高速公路收費(fèi)系統(tǒng)?？梢愿訙?zhǔn)確地確定駕駛?cè)耸欠癯霈F(xiàn)了逃費(fèi)的現(xiàn)象。

3.2 軟件測(cè)試的具體效果

以D高速公路進(jìn)出口的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境為前提，對(duì)其中進(jìn)口A的第三個(gè)收費(fèi)卡口進(jìn)行部署，同時(shí)對(duì)出口B位置的第一個(gè)卡口設(shè)置攝影采集設(shè)備，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。為了保證測(cè)試的效果，需要對(duì)抓拍圖像質(zhì)量進(jìn)行分析，最終選擇1000張清晰圖像進(jìn)行對(duì)比，其中包含可使用的數(shù)量為100對(duì)。結(jié)合100對(duì)正樣本，對(duì)不同時(shí)間段、不同光線條件的準(zhǔn)確率進(jìn)行測(cè)試。

（1）晚上的效果最佳，而中午的效果最差。前者的準(zhǔn)確率達(dá)到98.4%，后者能夠達(dá)到86%左右。而早晨的準(zhǔn)確率則為88.1%。所以，這種人臉識(shí)別能夠滿足管理業(yè)務(wù)的相關(guān)需求。（2）光線弱的情況下樣本正確率最高，為98.5%。光線強(qiáng)度中等的前提下，樣本正確率為88%。光線最強(qiáng)時(shí)的正確率為84%。同樣能夠滿足防逃費(fèi)管理的需求。結(jié)合最終測(cè)試的結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)，雖然以人臉識(shí)別為基礎(chǔ)的高速公路防逃費(fèi)管理軟件，在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)受到時(shí)間段、光線等因素的影響，但是整體的性能能夠?yàn)橄嚓P(guān)工作提供借鑒與參考。因此，將本文設(shè)計(jì)的防逃費(fèi)軟件應(yīng)用在實(shí)際中，其具有較強(qiáng)的可行性、必要性。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，以人臉識(shí)別技術(shù)為前提進(jìn)行高速公路防逃費(fèi)監(jiān)管，其有著較強(qiáng)的科學(xué)依據(jù)。因此，將軟件應(yīng)用在高速公路的收費(fèi)管理中，能夠降低業(yè)主的經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)不斷強(qiáng)化管理工作的先進(jìn)性，可以滿足高速公路防逃費(fèi)的相關(guān)需求，為維護(hù)相關(guān)部門與機(jī)構(gòu)的利益提供保障。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王俊健，王瑩，王以好.基于深度學(xué)習(xí)的高速公路逃費(fèi)車輛圖像稽查技術(shù)研究[J].中國(guó)交通信息化，2019（05）.

[2] 王虹.業(yè)界聚焦“打逃”技術(shù)+——2017全國(guó)高速公路防逃費(fèi)技術(shù)應(yīng)用研討會(huì)在杭州召開(kāi)[J].中國(guó)交通信息化，2017（09）.

（作者單位：廣東省高速公路有限公司）