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        人臉比對(duì)行人闖紅燈交通管理報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)解析

        2019-10-21 09:44:24喬春陽(yáng)
        科技風(fēng) 2019年16期
        關(guān)鍵詞:云存儲(chǔ)人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí)

        喬春陽(yáng)

        摘 要:該系統(tǒng)是一套專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于改善行人過(guò)街交通管理部門(mén)的管理系統(tǒng),是非現(xiàn)場(chǎng)治理的一個(gè)切實(shí)有效的手段;是智能交通領(lǐng)域中的視頻分析,跟蹤動(dòng)作,人臉識(shí)別,大數(shù)據(jù),云智能技術(shù)新的綜合應(yīng)用。

        關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別;行人檢測(cè);深度學(xué)習(xí);大數(shù)據(jù);云存儲(chǔ)

        行人忽視交通規(guī)則,亂闖紅燈一直是城市的“疾病”。其中行人闖紅燈是行人交通違法行為中最常見(jiàn),最明顯和發(fā)生率最高的交通違規(guī)行為。這種非法行為不僅對(duì)其本人構(gòu)成較高風(fēng)險(xiǎn),而且還妨礙道路的暢通,也是造成交通事故的主要原因。行人闖紅燈交通違法行為長(zhǎng)期存在,而且遇到“法不責(zé)眾”的尷尬局面經(jīng)常出現(xiàn)。這就造成了很難管理的問(wèn)題,形成了行人肆意闖紅燈、無(wú)視交警指揮等不讓行、不服管的怪現(xiàn)象。該系統(tǒng)的建筑就是為了逐漸改善主要交通路口行人、自行車(chē)、電動(dòng)車(chē)闖紅燈現(xiàn)象,提高全民遵守規(guī)章制度的思想意識(shí)。

        1 關(guān)鍵技術(shù)

        1.1 人臉識(shí)別技術(shù)

        人臉識(shí)別技術(shù)是一種基于生物特征識(shí)別的識(shí)別方法。所謂的生物識(shí)別技術(shù)是一種利用人類(lèi)生理特征或行為特征來(lái)識(shí)別其自身身份的技術(shù)。一般來(lái)說(shuō),它涉及五個(gè)部分:

        (1)人臉圖像采集:根據(jù)人物的臉部特征,從前置攝像頭采集臉部面部的視頻或圖像;

        (2)面部圖像檢測(cè):面部圖像包含豐富的特征,如直方圖特征,顏色特征,模型特征,結(jié)構(gòu)特征和哈爾的特征。人臉圖像檢測(cè)使用此功能檢測(cè)采集的視頻和圖像,并準(zhǔn)確校準(zhǔn)臉部位置和大小;

        (3)人臉圖像預(yù)處理:由于不同的條件和偶爾的干擾,系統(tǒng)獲取的原始圖像通常不會(huì)被直接使用。必須在圖像處理的最早階段使用灰度校正和噪聲過(guò)濾進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于面部圖像,預(yù)處理過(guò)程主要涉及半徑補(bǔ)償,梯度變換,直方圖均衡,歸一化,幾何校正,面部圖像的濾波和銳化;

        (4)面部成像圖像提取:可用于人臉識(shí)別的特征通常分為視覺(jué)屬性,像素特征,面部圖像變換系數(shù)的圖像特征,面部圖像代數(shù)函數(shù)等。在一些面部特征上執(zhí)行面部圖像的提取,并且通常通過(guò)基于知識(shí)的表示方法來(lái)應(yīng)用。它主要根據(jù)面部器官形式的描述和它們之間的距離特征來(lái)獲得對(duì)面部分類(lèi)有用的功能的數(shù)據(jù)。特征分量通常包括歐幾里德距離,曲率和功能點(diǎn)之間的角度等。人臉由眼睛,鼻子,嘴巴,胡須等組成。這些部分的幾何描述和它們之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系可以作為識(shí)別人臉的重要特征;

        (5)人臉識(shí)別圖像匹配:人臉圖像匹配意味著檢查面部圖像提取的特征數(shù)據(jù)并將其與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的功能模板匹配。當(dāng)相似度超過(guò)閾值時(shí)進(jìn)行匹配,匹配的結(jié)果是將面部圖像的識(shí)別與呈現(xiàn)的面部圖案進(jìn)行比較,并且通過(guò)相似性來(lái)判斷面部身份信息。該過(guò)程分為兩類(lèi):一類(lèi)是確認(rèn),一對(duì)一圖像比較過(guò)程,另一類(lèi)是識(shí)別,這是一個(gè)多的圖像比較過(guò)程。

        1.2 深度學(xué)習(xí)

        深度學(xué)習(xí)是指通過(guò)模擬人腦產(chǎn)生的深部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并模仿人腦機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí),判斷和決策的技巧。它廣泛用于面部識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別和筆記識(shí)別。由深部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的面神經(jīng)算法可以大大提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。簡(jiǎn)而言之,它是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中具有預(yù)先確定的面部識(shí)別知識(shí),并“讀取”在不同環(huán)境中拍攝的許多不同的人(例如照明,視角,表達(dá))。面部圖像自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取不同面部和尺度的低,中,高特征。經(jīng)過(guò)大量的學(xué)習(xí),機(jī)器可以根據(jù)給定的模型信息區(qū)分不同的人。

        1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

        大數(shù)據(jù)是指?jìng)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件在一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法分析,處理和管理的數(shù)據(jù)集合。通常,可以使用四個(gè)V來(lái)概括大數(shù)據(jù)的基本特征:volume(大量)、variety(多樣性)、value(價(jià)值密度)和velocity(快速化)。大量判斷意味著數(shù)據(jù)非常大,存儲(chǔ)量大,增長(zhǎng)很快;多樣化意味著數(shù)據(jù)一方面具有不同的來(lái)源,另一方面具有結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化和其他形式的數(shù)據(jù)類(lèi)型;低密度意味著該數(shù)據(jù)的單個(gè)來(lái)源或單個(gè)維度不會(huì)帶來(lái)有效值。只有當(dāng)它在一定規(guī)模上形成并且完全相互連接才能具有很大的價(jià)值;快速處理需要對(duì)數(shù)據(jù)分析的高實(shí)時(shí)需求。

        1.4 云存儲(chǔ)技術(shù)

        云存儲(chǔ)是云計(jì)算的一個(gè)新的擴(kuò)展概念。它指的是通過(guò)集群應(yīng)用程序,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)將存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)應(yīng)用于各種網(wǎng)絡(luò)。其中不同類(lèi)型的存儲(chǔ)設(shè)備一起工作以一起提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和服務(wù)訪(fǎng)問(wèn),并且云存儲(chǔ)也被理解為配置有存儲(chǔ)設(shè)備的云信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于交通應(yīng)用的特點(diǎn),采用面向業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)理念,集成采集,虛擬化,離散存儲(chǔ)等技術(shù),規(guī)劃圖像成像維護(hù)。它可以收集大量不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)設(shè)備并協(xié)同工作,以確保高性能,高可靠性,不間斷的圖像存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。云存儲(chǔ)是在云計(jì)算(cloud computing)的概念上延伸和發(fā)展出來(lái)的一個(gè)新概念,是指通過(guò)集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能,應(yīng)用存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)中大量各種不同類(lèi)型的存儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)應(yīng)用軟件集合起來(lái)協(xié)同工作,共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)功能的一個(gè)系統(tǒng),也可將云存儲(chǔ)理解為是配置了大容量存儲(chǔ)設(shè)備的一個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)。

        2 系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)

        2.1 解決現(xiàn)場(chǎng)警力不足的問(wèn)題

        該方案采用自動(dòng)取證系統(tǒng),系統(tǒng)不間斷運(yùn)行,在一定程度上消除了時(shí)間和空間的空點(diǎn),可以緩解警力和執(zhí)法不力的現(xiàn)場(chǎng)取證問(wèn)題,并確保行人發(fā)生闖紅燈違規(guī)行為是能夠及時(shí)糾正并且制止。

        2.2 解決取證易受人的因素影響問(wèn)題

        與現(xiàn)場(chǎng)取證相比,該系統(tǒng)是自動(dòng)遠(yuǎn)程提醒規(guī)范,減少警力有限的問(wèn)題,有效解決了執(zhí)法成本高,效率低下的問(wèn)題,減少現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法沖突。

        2.3 實(shí)施關(guān)鍵智能算法,以提高環(huán)境適應(yīng)性

        集成檢測(cè)單元具有內(nèi)置的行人檢測(cè)模塊,該模塊使用基于圖像的功能和驅(qū)動(dòng)算法來(lái)識(shí)別行人運(yùn)動(dòng),顏色和輪廓特征,以支持復(fù)雜場(chǎng)景中的捕獲,避免陰影和相機(jī)抖動(dòng)造成誤檢的影響。自動(dòng)檢測(cè)穿過(guò)路徑的行人的非法行為。

        2.4 符合實(shí)戰(zhàn)需求的人臉識(shí)別應(yīng)用程序

        該系統(tǒng)基于實(shí)際的交通執(zhí)行,可以提供豐富的人臉識(shí)別和實(shí)際應(yīng)用功能,如動(dòng)態(tài)比較警告,人員識(shí)別等。同時(shí),在設(shè)計(jì)應(yīng)用功能時(shí),它也更加注重實(shí)戰(zhàn),如:人員控制和動(dòng)態(tài)警告比較操作,考慮到當(dāng)前警察的使用,人員警力有限,因此系統(tǒng)優(yōu)先保證高警報(bào)警報(bào)率,在允許少量漏報(bào)的情況下,降低誤報(bào)率和誤報(bào)率假,嘗試達(dá)到相同的比例,并在有限的警察來(lái)源下輕松使用系統(tǒng)。

        3 結(jié)語(yǔ)

        該系統(tǒng)是一套專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于改善行人交通管理的交通違規(guī)行為的管理系統(tǒng)。它是智能交通領(lǐng)域在運(yùn)用分析應(yīng)用,跟蹤動(dòng)作,面部識(shí)別,優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和云分析技術(shù)的全新視頻分析應(yīng)用。它增強(qiáng)了交通管理部門(mén)處理行人闖紅燈違法管理業(yè)務(wù)能力,提高了人們尊重規(guī)章制度的意識(shí)。全面助力創(chuàng)建全國(guó)文明城市目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

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