司維超, 宋 超, 滿曙光, 齊玉東, 馬迅驍

1(海軍航空大學(xué), 煙臺(tái) 264001)

2(煙臺(tái)市公安局, 煙臺(tái) 264001)

3(92975部隊(duì), 寧波 315000)

依據(jù)軍車使用正規(guī)化管理要求以及軍用車輛本身的特殊性質(zhì), 不僅要在使用準(zhǔn)入環(huán)節(jié)進(jìn)行批準(zhǔn)授權(quán), 而且還要能夠?qū)崟r(shí)掌握使用過程環(huán)節(jié)中的相關(guān)信息, 如位置信息、駕駛員信息等. 目前, 大多數(shù)部隊(duì)單位對(duì)于車輛的使用管理仍舊采用人工管理的傳統(tǒng)方法, 批準(zhǔn)授權(quán)效率較低, 且無法實(shí)時(shí)掌握車輛使用過程中的情況. 為此, 需要設(shè)計(jì)一種新的車輛使用授權(quán)及監(jiān)控系統(tǒng).

目前, 對(duì)于車輛的使用管理和監(jiān)控問題已經(jīng)進(jìn)行了很多研究. 例如, 文獻(xiàn)[1]從駕駛員、車輛、調(diào)度、服務(wù)、安全等五大基本元素入手, 闡述了規(guī)范公務(wù)車輛日常使用與管理的措施和途徑. 文獻(xiàn)[2]從探索公車改革, 提升車輛的管理效益, 降低單位經(jīng)濟(jì)費(fèi)用支出等方面分析了車輛的管理模式. 文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)了一套基于ARM+4G+傳感器架構(gòu)的車載遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)裝備信息非接觸采集與遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸. 文獻(xiàn)[4]提出了一種具有實(shí)時(shí)安全預(yù)警功能的車輛遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng), 包括車載數(shù)據(jù)采集端、手機(jī)客戶端及監(jiān)控中心, 主要是對(duì)車輛行駛安全進(jìn)行監(jiān)控, 未對(duì)使用授權(quán)進(jìn)行管理. 文獻(xiàn)[5]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和OBD2遠(yuǎn)程監(jiān)控車輛的排放和運(yùn)行參數(shù), 主要是對(duì)汽車狀態(tài)進(jìn)行管理, 未對(duì)駕駛員情況進(jìn)行監(jiān)控.

另外, 隨著科技的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng), 人工智能技術(shù)的普及推廣為現(xiàn)代生活帶來了極大的便利, 人工智能改變了人們的生活習(xí)慣并逐漸發(fā)展成為一種極其重要的工程技術(shù). 若將人工智能運(yùn)用到車輛使用安全管理中, 則會(huì)極大的提高管理效率.

綜上所述, 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)軍用車輛遠(yuǎn)程授權(quán)和遠(yuǎn)程監(jiān)控, 本文設(shè)計(jì)了一款基于人工智能的軍用車輛駕駛遠(yuǎn)程授權(quán)及監(jiān)控系統(tǒng). 該系統(tǒng)采用人臉識(shí)別技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及遠(yuǎn)程連接授權(quán)等計(jì)算機(jī)技術(shù)[6], 能夠?qū)崿F(xiàn)車輛的自動(dòng)化認(rèn)證、遠(yuǎn)程授權(quán)和遠(yuǎn)程監(jiān)控, 進(jìn)而防止車輛的不正當(dāng)使用行為, 有力保障車輛管理安全.

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計(jì)的軍用車輛駕駛遠(yuǎn)程授權(quán)及監(jiān)控系統(tǒng)由3個(gè)終端組成, 即車輛終端、服務(wù)器端以及移動(dòng)客戶端, 如圖1、圖2所示.

圖1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

圖2 系統(tǒng)各端結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖

(1)車輛端

車輛端包括5個(gè)功能模塊: 駕駛員人臉識(shí)別、車輛報(bào)警、遠(yuǎn)程傳輸、車輛定位以及實(shí)時(shí)抓拍. 其硬件主要采用英偉達(dá)NVIDIA Jeston Nano AI人工智能開發(fā)板, 并搭載攝像頭、報(bào)警器、GPS定位模塊、無線模塊以及顯示器. 軟件則是通過Python語言編程實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和遠(yuǎn)程傳輸. 通過這3個(gè)模塊的軟硬件建設(shè),可以實(shí)現(xiàn)車輛安全認(rèn)證系統(tǒng)在車輛終端的管理以及使用.

人臉采集: 對(duì)于某車輛來說, 其具有專屬駕駛員集合, 為了能夠保證該集合中駕駛員具有駕駛車輛的權(quán)限, 必須首先要采集駕駛員的人臉信息集, 形成人臉特征數(shù)據(jù)包, 作為后續(xù)人臉識(shí)別的比照對(duì)象集[7,8]. 預(yù)置的人臉特征數(shù)據(jù)包即為合法駕駛員在光線條件較好環(huán)境下的多張多角度無遮擋拍攝的正式照片.

人臉識(shí)別: 即利用人臉識(shí)別技術(shù)[9], 對(duì)駕駛員進(jìn)行識(shí)別. 當(dāng)駕駛員進(jìn)人駕駛室后, 人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)首先進(jìn)行預(yù)處理, 即對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)與定位, 從輸人圖像中找到人臉存在的位置, 并將人臉從整體圖像中分割出來, 然后提取人臉圖像的特征, 最后與預(yù)置的人臉特征數(shù)據(jù)包比對(duì), 確認(rèn)是否有相匹配的人臉圖像, 最后輸出判斷結(jié)果[10].

實(shí)時(shí)抓拍: 該終端能夠在車輛駕駛途中對(duì)駕駛員進(jìn)行檢測(cè). 其主要通過車輛端的攝像頭對(duì)駕駛員臉部進(jìn)行抓拍, 并將抓拍到的圖像遠(yuǎn)程傳輸至服務(wù)端, 進(jìn)一步轉(zhuǎn)發(fā)至客戶端, 以此來實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛駕駛員的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè).

車輛定位: 該終端能夠?qū)崿F(xiàn)車輛行駛位置信息的數(shù)據(jù)采集. 在執(zhí)行任務(wù)時(shí), 通過車輛位置信息實(shí)時(shí)掌握車輛動(dòng)態(tài), 能夠有效監(jiān)測(cè)任務(wù)執(zhí)行情況, 防止駕駛員在執(zhí)行任務(wù)期間偏離預(yù)定路線, 便于對(duì)車輛的嚴(yán)格管理.

遠(yuǎn)程傳輸: 當(dāng)人臉識(shí)別或抓拍成功后, 將車輛端輸出的信息通過HTTP協(xié)議遠(yuǎn)程傳輸至服務(wù)器端, 等待服務(wù)器端轉(zhuǎn)發(fā)客戶端的授權(quán)與否的指示.

車輛報(bào)警: 當(dāng)收到拒絕授權(quán)信號(hào)后, 連接在車輛終端的蜂鳴器發(fā)出報(bào)警, 同時(shí)控制車輛啟動(dòng)電源禁止啟動(dòng).

(2)服務(wù)器端

服務(wù)器端的主要功能是管理車輛端和客戶端基本信息、匯總車輛端采集上傳的車輛信息數(shù)據(jù), 并在車輛端與車輛管理者客戶端之間建立數(shù)據(jù)連接.

(3)客戶端

移動(dòng)客戶端包括兩個(gè)主要功能模塊: 遠(yuǎn)程授權(quán)、遠(yuǎn)程監(jiān)控. 其硬件要求為移動(dòng)智能手機(jī)或平板終端. 軟件則是基于H5+Bootstrap+Spring Boot開發(fā)的網(wǎng)頁版APP[11], 可運(yùn)行于Android和iOS系統(tǒng).

遠(yuǎn)程授權(quán): 在服務(wù)端已經(jīng)建立了客戶端與車輛端之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系. 客戶端登錄后會(huì)看到所管理的所有車輛端信息, 可以接受車輛端所發(fā)起的授權(quán)申請(qǐng). 在接到申請(qǐng)授權(quán)請(qǐng)求后, 管理人員根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況, 判斷是否符合駕駛?cè)蝿?wù)情況, 從而做出同意授權(quán)或者拒絕授權(quán)的處理.

遠(yuǎn)程監(jiān)控: 客戶端可以隨時(shí)向服務(wù)器端請(qǐng)求車輛當(dāng)前信息, 包括車輛定位信息、駕駛員人臉抓拍信息等, 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛和駕駛員的功能.

1.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互

系統(tǒng)整體數(shù)據(jù)的傳輸流程如圖3所示.

圖3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸流程圖

數(shù)據(jù)傳輸過程描述:

(1)車輛端軟硬件安裝于車輛上, 進(jìn)行駕駛員人臉識(shí)別或抓拍, 將結(jié)果通過服務(wù)端提供的API遠(yuǎn)程上傳至服務(wù)端.

(2)服務(wù)器端除了管理維護(hù)車輛端和客戶端基本信息外, 還作為車輛端和客戶端之間的數(shù)據(jù)匯總和中轉(zhuǎn)站, 負(fù)責(zé)接收車輛端識(shí)別或抓拍信息, 并轉(zhuǎn)發(fā)至客戶端.

(3)客戶端從服務(wù)器獲取識(shí)別或抓拍信息后, 進(jìn)行人為判斷, 進(jìn)而給出授權(quán)或抓拍指令, 并上傳至服務(wù)器端.

(4)服務(wù)器端響應(yīng)客戶端授權(quán)或抓拍操作指令, 進(jìn)一步將該指令傳輸至車輛端.

(5)車輛端收到服務(wù)器中轉(zhuǎn)過來的操作指令后, 進(jìn)行確認(rèn)授權(quán)、拒絕使用或抓拍操作.

具體實(shí)施步驟如圖4所示.

圖4 安全認(rèn)證系統(tǒng)流程圖

圖4中, 在安全認(rèn)證系統(tǒng)啟動(dòng)前, 還有一個(gè)駕駛?cè)藛T注冊(cè)的流程. 其具體操作為: 攝像頭抓拍駕駛者的面部圖像, 經(jīng)面部特征提取算法得到人臉特征的信息, 與駕駛者的姓名信息一起寫入車輛終端的SD卡內(nèi). 這時(shí), 注冊(cè)后的人員就具有了安全認(rèn)證的標(biāo)識(shí). 當(dāng)駕駛員進(jìn)入駕駛室啟動(dòng)車輛的時(shí)候, 車輛端的攝像頭會(huì)抓拍當(dāng)前人員的面部圖像并進(jìn)行人臉特征的提取. 根據(jù)車輛端獲取的人臉特征結(jié)合SD卡內(nèi)保存的特征模塊進(jìn)行人臉識(shí)別.

2 服務(wù)端模塊設(shè)計(jì)

服務(wù)端部署于云服務(wù)器上, 操作系統(tǒng)使用Windows Server 2012, 主要完成管理車輛端和客戶端基本信息、匯總車輛端采集上傳的車輛信息數(shù)據(jù), 并在車輛端與車輛管理者客戶端之間建立數(shù)據(jù)連接.

2.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

(1)實(shí)體屬性關(guān)系(E-R)圖

① 客戶端信息維護(hù)了客戶端的基本信息, 用于對(duì)客戶端用戶登錄進(jìn)行身份認(rèn)證, 數(shù)據(jù)項(xiàng)內(nèi)容為: id、客戶編號(hào)、客戶名稱、性別、電話號(hào)碼、地址、密碼、備注. 其中, 客戶編號(hào)默認(rèn)采用其手機(jī)號(hào)碼； 密碼存儲(chǔ)的內(nèi)容經(jīng)過MD5進(jìn)行加密. 實(shí)體-屬性圖如圖5所示.

圖5 客戶端信息實(shí)體-屬性圖

② 雙端匹配信息

維護(hù)了車輛端Nano基本信息、客戶端與車輛端Nano之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系, 用于將客戶端與車輛端進(jìn)行匹配, 數(shù)據(jù)項(xiàng)內(nèi)容為id、Nano編號(hào)、客戶編號(hào)、是否啟用、備注(存儲(chǔ)當(dāng)前Nano所部署車輛的車牌號(hào)). 其中, 客戶編號(hào)來自于客戶端信息表； 是否啟用標(biāo)記當(dāng)前Nano是否可用(若不可用則無法提供車輛端功能). 實(shí)體-屬性如圖6所示.

圖6 雙端匹配信息實(shí)體-屬性圖

③ 識(shí)別操作結(jié)果

用于匯總車輛端識(shí)別/抓拍結(jié)果信息, 記錄當(dāng)前客戶端對(duì)車輛端的操作指令等, 數(shù)據(jù)項(xiàng)內(nèi)容包括id、Nano編號(hào)、日期、識(shí)別結(jié)果、圖像存儲(chǔ)位置、定位信息、授權(quán)指令、抓拍指令等內(nèi)容. 其中, 識(shí)別結(jié)果為車輛端進(jìn)行人臉識(shí)別后的結(jié)果； 圖像存儲(chǔ)位置是車輛端抓取的當(dāng)前駕駛員圖像上傳服務(wù)端后保存路徑； 定位信息存儲(chǔ)車輛端上傳的當(dāng)前車輛所處的經(jīng)度和緯度；授權(quán)指令記錄客戶端是否對(duì)車輛端進(jìn)行授權(quán)使用與否(1表示允許； 0表示不允許； -1表示未下達(dá)指令)； 抓拍指令記錄客戶端是否要讓車輛端提供抓拍服務(wù)(1表示抓拍； 0表示不抓拍). 實(shí)體-屬性圖如圖7所示.

圖7 識(shí)別操作結(jié)果實(shí)體-屬性圖

通過對(duì)以上3個(gè)實(shí)體進(jìn)行整合, 形成總E-R圖如圖8所示(省略了實(shí)體屬性):

圖8 服務(wù)端系統(tǒng)E-R圖

其中, 一個(gè)客戶端可以管理多個(gè)車輛端的Nano；每個(gè)車輛端的Nano在識(shí)別操作結(jié)果表中只有唯一一行記錄.

(2)數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)上述的E-R圖, 數(shù)據(jù)庫中的表設(shè)計(jì)如圖9-圖11所示.

圖9 識(shí)別操作結(jié)果表

圖10 客戶端信息表

圖11 雙端匹配信息表

2.2 接口設(shè)計(jì)

服務(wù)端其中一個(gè)主要功能是匯總車輛端識(shí)別/抓拍信息, 為此必須提供相應(yīng)的接口.

(1)車輛端上傳識(shí)別/抓拍信息至服務(wù)端

功能說明: 車輛端通過調(diào)用該接口, 將識(shí)別或抓拍的圖像、識(shí)別結(jié)果、經(jīng)緯度等信息上傳至服務(wù)端進(jìn)行匯總保存. 其中人臉圖像保存至服務(wù)端磁盤固定位置,而識(shí)別結(jié)果、經(jīng)緯度和圖像保存路徑則直接保存至數(shù)據(jù)庫“識(shí)別操作結(jié)果表”中.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/CarDriverCertification/CheckResult/SaveCZDResults.

請(qǐng)求參數(shù): file-存放上傳的圖片； nanoID-存放Nano編號(hào)； name-存放識(shí)別結(jié)果； longitude-存放車輛端經(jīng)度信息； latitude-存放車輛端緯度信息.

返回結(jié)果: 成功-success； 失敗-failure.

(2)車輛端獲取服務(wù)端指令信息

功能說明: 車輛端通過調(diào)用該接口, 可以獲取服務(wù)端當(dāng)前需要車輛端執(zhí)行的指令.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/GetWhat ToDo.

請(qǐng)求參數(shù): nanoID-要獲取哪個(gè)Nano編號(hào)的指令信息.

返回結(jié)果: canuse-獲取當(dāng)前車輛端是否被授權(quán)使用(0: 拒絕使用； 1: 允許使用)； catchpic-是否執(zhí)行抓拍(0: 不抓拍； 1: 抓拍).

(3)車輛端獲取服務(wù)端指令信息

功能說明: 當(dāng)車輛端執(zhí)行完畢抓拍后, 可以通過調(diào)用該接口, 將服務(wù)端的抓拍指令恢復(fù)至不抓拍狀態(tài), 避免車輛端重復(fù)抓拍.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/cancleZP.

請(qǐng)求參數(shù): nanoID-要取消哪個(gè)Nano編號(hào)的抓拍指令信息.

返回結(jié)果: 成功-success； 失敗-failure.

2.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

服務(wù)端系統(tǒng)是基于H5+Spring Boot+MySQL框架開發(fā)的Maven工程, 開發(fā)工具使用STS, JDK版本為jdk1.8.0_161, 瀏覽器建議使用Firefox或Google Chrome,應(yīng)用服務(wù)器采用Apache-Tomcat-8.5.29. 該工程框架結(jié)構(gòu)如圖12所示.

圖12 服務(wù)端系統(tǒng)框架

(1) web-admin

該模塊包含了系統(tǒng)所有的網(wǎng)頁頁面、JS文件以及負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯控制的Controler, 其中頁面均基于thymeleaf模板.

(2) web-bean

該模塊主要包括系統(tǒng)運(yùn)行所需的實(shí)體類, 如CheckResult.java對(duì)應(yīng)的是數(shù)據(jù)庫中的識(shí)別操作結(jié)果表；kehu.java對(duì)應(yīng)的是客戶端信息表； Nano.java對(duì)應(yīng)的是雙端匹配信息表. 另外還有系統(tǒng)運(yùn)行所必需的其它非業(yè)務(wù)實(shí)體類.

(3) web-core

該模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心, 包含了系統(tǒng)運(yùn)行所必需的核心內(nèi)容, 如系統(tǒng)配置、工具類、查詢類等, 其它模塊均基于該核心進(jìn)行運(yùn)作.

(4) web-dao

該模塊用于采用建立一些操作數(shù)據(jù)庫的接口, 該接口均繼承了JpaRepository, 提供了一些基于JPA訪問數(shù)據(jù)庫的方式.

(5) web-service

該模塊提供了對(duì)外訪問數(shù)據(jù)庫的服務(wù), 包括接口和實(shí)現(xiàn). 可以直接基于在web-dao中建立的數(shù)據(jù)庫接口具體執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作. 另外, 該模塊在操作數(shù)據(jù)庫時(shí)可以將每個(gè)操作函數(shù)與緩存Cache建立聯(lián)系. 等下次再次執(zhí)行該語句獲取相同id的記錄時(shí), 系統(tǒng)無需再去數(shù)據(jù)庫中查詢, 而是直接從緩存中取出即可, 提高了運(yùn)行效率.

3 車輛端模塊設(shè)計(jì)

車輛端系統(tǒng)部署于車輛上, 軟件利用Python語言進(jìn)行開發(fā), 完成人臉采集、人臉識(shí)別、實(shí)時(shí)抓拍、車輛定位、遠(yuǎn)程傳輸、車輛報(bào)警等功能.

3.1 硬件設(shè)計(jì)

車輛端的硬件設(shè)計(jì)上需要考慮到以下幾點(diǎn): 第一,低功耗. 由于駕駛途中需要一直處于工作狀態(tài), 所以我們需要為車輛終端提供穩(wěn)定電源支持其長(zhǎng)時(shí)間的工作；第二, 體積小. 由于駕駛室封閉且環(huán)境狹窄的原因, 要求車輛終端足夠小巧便于安裝拆卸且不影響駕駛員進(jìn)行正常駕駛. 第三, 要能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人員位置實(shí)時(shí)掌握,保持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸通暢. 最后要在軍隊(duì)中大規(guī)模的推廣, 因此要求各元器件的成本要低. 基于以上幾個(gè)方面, 最終車輛終端的硬件結(jié)構(gòu)按模塊組成如下: 采用NVIDIA Jetson Nano作為核心開發(fā)板, 無線模塊采用迅捷FW150、定位模塊采用北斗定位模塊、攝像頭選用Nano專用攝像頭、音頻模塊選用USB音響, 總體硬件結(jié)構(gòu)如圖13所示.

圖13 系統(tǒng)硬件模塊設(shè)計(jì)圖

系統(tǒng)硬件實(shí)物圖如圖14所示.

圖14 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

(1)人臉采集

人臉采集模塊目的是形成針對(duì)某車輛的合法用戶的人臉特征數(shù)據(jù)包. 在采集時(shí), 基于OpenCV對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)[12], 并將已檢出的人臉突出出來, 轉(zhuǎn)化為灰度圖像以此減少計(jì)算機(jī)所需要處理的計(jì)算量. 針對(duì)每一個(gè)合法駕駛員可采集多張不同角度的圖像, 以增加后續(xù)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性. 如圖15所示.每個(gè)駕駛員的多張人臉圖像集中放置于以其“編號(hào)-姓名”為命名的文件夾中, 如圖16、圖17所示.

圖15 人臉采集結(jié)果圖

圖16 合法駕駛員人臉特征數(shù)據(jù)包

圖17 某一合法駕駛員人臉特征數(shù)據(jù)

(2)人臉識(shí)別

在正常使用系統(tǒng)時(shí), 需要對(duì)駕駛員進(jìn)行人臉識(shí)別,以判斷是否為合法駕駛員.

本系統(tǒng)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)用于建立人臉識(shí)別模型, 在模型中我們使用了Keras所提供的處理多分類問題的categorical_crossentropy損失函數(shù). 根據(jù)需要設(shè)計(jì)各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層并按順序添加至模型中, 模型建立如圖18所示.

圖18 模型層次設(shè)計(jì)圖

模型建立完畢后, 根據(jù)人臉樣本的設(shè)計(jì)方案, 采用了LFW人臉數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練. 模型訓(xùn)練完畢后,會(huì)形成aggregate.face.model.h5模型文件, 供后續(xù)識(shí)別人臉調(diào)用. 執(zhí)行識(shí)別時(shí), 將訓(xùn)練好的模型加載出來, 通過指定的攝像頭設(shè)備實(shí)時(shí)捕獲視頻流, 并根據(jù)人臉識(shí)別分類器采用循環(huán)檢測(cè)的方式, 讀取視頻流的每一幀圖像, 將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像以降低數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度. 并將灰度圖像中所識(shí)別的人臉圖像作為輸入傳遞到模型中去識(shí)別. 最后將識(shí)別好的人臉信息以及人臉圖片存儲(chǔ)至指定文件夾中, 并調(diào)用服務(wù)端提供的SaveCZDResults接口上傳相應(yīng)的信息至服務(wù)端.

(3)遠(yuǎn)程授權(quán)/拒絕及報(bào)警

車輛端上傳識(shí)別結(jié)果信息后, 等待客戶端進(jìn)一步指令, 以判斷是否允許使用車輛. 車輛端周期性調(diào)用服務(wù)端的GetWhatToDo接口, 判斷其中的canuse狀態(tài),若為0則拒絕使用, 并調(diào)用報(bào)警器進(jìn)行蜂鳴報(bào)警； 若為1則允許使用車輛, 給出歡迎使用提示.

(4)實(shí)時(shí)抓拍

車輛端必須能夠響應(yīng)客戶端實(shí)時(shí)抓拍的功能. 車輛端周期性的調(diào)用服務(wù)端的GetWhatToDo接口, 判斷其中的catchpic狀態(tài), 若為0則不執(zhí)行抓拍； 若為1則執(zhí)行抓拍, 會(huì)對(duì)當(dāng)前駕駛員圖像進(jìn)行抓拍, 并將結(jié)果上傳至服務(wù)端, 進(jìn)一步供客戶端獲取查看使用.

(5)車輛定位

車輛定位信息會(huì)同識(shí)別結(jié)果或抓拍信息一起上傳服務(wù)端, 存儲(chǔ)在識(shí)別操作結(jié)果數(shù)據(jù)表中.

(6)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸

在Python中調(diào)用服務(wù)端URL接口需要使用到requests庫. Requests庫是一個(gè)用于HTTP請(qǐng)求的模塊,性質(zhì)和urllib是一樣的, 作用就是向指定的網(wǎng)站后臺(tái)服務(wù)器發(fā)起請(qǐng)求, 并接收服務(wù)器端的響應(yīng)和返回的內(nèi)容.在requests庫中又包含了get、post等多種方法, 不同的方法表示使用HTTP協(xié)議中的請(qǐng)求方式不同, 但其最終目的都是對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站發(fā)起請(qǐng)求, 將本地的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器. 此處需要注意的是: 服務(wù)端的SaveCZDResults接口是同時(shí)上傳圖像文件和普通參數(shù), 需要使用MultipartFile格式.

4 客戶端模塊設(shè)計(jì)

客戶端部署于智能移動(dòng)設(shè)備上, 如平板和手機(jī)等,主要完成對(duì)遠(yuǎn)程駕駛員信息查看、判斷, 下達(dá)授權(quán)和抓拍等指令.

4.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

客戶端數(shù)據(jù)庫與服務(wù)端數(shù)據(jù)庫位于同一個(gè)數(shù)據(jù)庫,詳見2.1節(jié).

4.2 接口設(shè)計(jì)

(1)驗(yàn)證客戶端賬號(hào)信息

功能說明: 當(dāng)客戶端登錄時(shí), 對(duì)其進(jìn)行賬號(hào)驗(yàn)證.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/CLSQ/check.

請(qǐng)求參數(shù): khbh-客戶編號(hào)(此處以客戶的手機(jī)號(hào)作為其編號(hào))； mm-客戶密碼(經(jīng)過MD5加密).

返回結(jié)果: 驗(yàn)證成功-success； 驗(yàn)證失敗-failure； 客戶不存在-nonexistent.

(2)獲取客戶端對(duì)應(yīng)的Nano列表

功能說明: 一個(gè)客戶端可以管理多個(gè)車輛端的Nano, 通過此接口可以獲取Nano列表.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/selectFill_Nano.

請(qǐng)求參數(shù): khbh-客戶編號(hào)(此處以客戶的手機(jī)號(hào)作為其編號(hào)).

返回結(jié)果: 成功-對(duì)應(yīng)的Nano列表； 失敗-failure.

(3)某個(gè)車輛端Nano詳細(xì)的識(shí)別操作結(jié)果信息

功能說明: 客戶端選擇某個(gè)車輛端的Nano后, 通過此接口可以獲取該Nano的識(shí)別操作結(jié)果信息.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/getSelectData_Nano.

請(qǐng)求參數(shù): khbh-客戶編號(hào)(此處以客戶的手機(jī)號(hào)作為其編號(hào))； nanoInfo-所選擇Nano的信息(格式為:nanoid+"＠#&"+車輛端車牌號(hào)).

返回結(jié)果: 成功-對(duì)應(yīng)的Nano識(shí)別操作結(jié)果信息；失敗-failure.

(4)對(duì)某車輛端Nano進(jìn)行授權(quán)

功能說明: 客戶端選擇某個(gè)車輛端的Nano后, 通過此接口可以對(duì)該Nano進(jìn)行遠(yuǎn)程授權(quán), 即將識(shí)別操作結(jié)果表中的canuse設(shè)置為1.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/sq.

請(qǐng)求參數(shù): id-該Nano對(duì)應(yīng)識(shí)別操作結(jié)果表中的id行號(hào).

返回結(jié)果: 成功-將對(duì)應(yīng)的Nano的canuse設(shè)置為1； 失敗-failure.

(5)對(duì)某車輛端Nano進(jìn)行拒絕授權(quán)

功能說明: 客戶端選擇某個(gè)車輛端的Nano后, 通過此接口可以對(duì)該Nano進(jìn)行遠(yuǎn)程拒絕授權(quán), 即將識(shí)別操作結(jié)果表中的canuse設(shè)置為0.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/jj.

請(qǐng)求參數(shù): id-該Nano對(duì)應(yīng)識(shí)別操作結(jié)果表中的id行號(hào).

返回結(jié)果: 成功-將對(duì)應(yīng)的Nano的canuse設(shè)置為0； 失敗-failure.

(6)令某車輛端Nano進(jìn)行抓拍圖像

功能說明: 客戶端選擇某個(gè)車輛端的Nano后, 通過此接口可以令該Nano進(jìn)行遠(yuǎn)程抓拍駕駛員圖像, 即將識(shí)別操作結(jié)果表中的catchpic設(shè)置為1.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/zp.

請(qǐng)求參數(shù): id-該Nano對(duì)應(yīng)識(shí)別操作結(jié)果表中的id行號(hào).

返回結(jié)果: 成功-將對(duì)應(yīng)的Nano的catchpic設(shè)置為1； 失敗-failure.

(7)對(duì)某車輛端Nano的信息進(jìn)行刷新

功能說明: 車輛端執(zhí)行完客戶端命令后, 執(zhí)行狀態(tài)和圖像會(huì)發(fā)生改變, 可以通過此接口刷新當(dāng)前頁面的Nano信息.

請(qǐng)求地址: http://IP:8000/nanoAdmin/sx.

請(qǐng)求參數(shù): id-該Nano對(duì)應(yīng)識(shí)別操作結(jié)果表中的id行號(hào).

返回結(jié)果: 成功-刷新對(duì)應(yīng)的Nano的信息； 失敗-failure.

4.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

客戶端系統(tǒng)是基于H5+BootStrap+Spring Boot+MySQL框架開發(fā)的網(wǎng)頁版APP, 開發(fā)工具使用STS, JDK版本為jdk1.8.0_161, 瀏覽器建議使用Firefox或Google Chrome, 應(yīng)用服務(wù)器采用Apache-Tomcat-8.5.29.

5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

(1)車輛端測(cè)試

首先, 在啟動(dòng)安全認(rèn)證系統(tǒng)前錄入合法駕駛員的人臉信息. 選擇光線條件較好的位置根據(jù)提示進(jìn)行面部信息錄入. 如圖19所示.

圖19 信息錄入界面

將圖片轉(zhuǎn)換為均等且合適大小. 然后將它們讀取到數(shù)組中. 圖片讀取完畢后, 人臉識(shí)別模型通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練. 將訓(xùn)練結(jié)束后的模型保存至指定目錄下, 以便識(shí)別時(shí)調(diào)用. 如圖20所示.

圖20 模型訓(xùn)練過程

駕駛員使用車輛前, 車輛端會(huì)通過攝像頭抓取駕駛員圖像, 并自動(dòng)調(diào)用人臉識(shí)別程序, 將識(shí)別結(jié)果及捕捉圖像保存至本地并上傳至服務(wù)端. 在駕駛員使用車輛過程中, 車輛端會(huì)通過攝像頭自動(dòng)抓拍駕駛員圖像,并上傳至服務(wù)端. 如圖21所示.

圖21 識(shí)別結(jié)果及抓捕圖像上傳

(2)服務(wù)器端測(cè)試

在Tomcat中啟動(dòng)服務(wù)端Maven工程, 進(jìn)入網(wǎng)址(http://localhost:8000/login), 然后使用管理員賬戶登錄服務(wù)器. 如圖22所示.

圖22 服務(wù)器登錄界面

登錄后進(jìn)入車輛識(shí)別結(jié)果界面可以根據(jù)NanoID查詢車輛啟動(dòng)時(shí)間、車輛端識(shí)別結(jié)果、駕駛員人臉圖像以及客戶端的授權(quán)與抓拍信息, 如圖23所示.

圖23 車輛識(shí)別結(jié)果界面

在左側(cè)系統(tǒng)管理中可以進(jìn)行客戶端客戶賬號(hào)管理、車輛端Nano管理以及服務(wù)器端用戶管理(可配置權(quán)限和角色), 如圖24-圖26所示, 圖中信息均為虛擬數(shù)據(jù), 僅用于系統(tǒng)測(cè)試.

圖24 客戶端用戶管理界面

圖26 服務(wù)器端管理界面

(3)客戶端測(cè)試

移動(dòng)客戶端只需在智能終端自帶的瀏覽器中輸入指定網(wǎng)址(http://localhost:8000/CLSQClient/CLSQLogin),進(jìn)入客戶端登陸界面. 根據(jù)在服務(wù)端注冊(cè)的賬戶登錄客戶端, 如圖27所示.

圖27 客戶端登錄界面

進(jìn)入客戶端后選擇對(duì)應(yīng)的Nano編號(hào)或車牌號(hào)可以查看使用情況, 使用情況包括Nano編號(hào)、識(shí)別日期、識(shí)別結(jié)果、使用授權(quán)以及是否抓拍這幾項(xiàng). 客戶可根據(jù)實(shí)際情況在客戶端發(fā)送進(jìn)行授權(quán)以及抓拍等操作命令, 如圖28所示.

圖28 客戶端控制界面

6 結(jié)論與展望

本文設(shè)計(jì)的車輛駕駛遠(yuǎn)程授權(quán)及監(jiān)控系統(tǒng)采用時(shí)下十分熱門的人臉識(shí)別技術(shù), 結(jié)合人工智能深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)提高認(rèn)證的準(zhǔn)確性. 目前部隊(duì)的車輛管理大都采用人工管理的傳統(tǒng)方法, 在車輛管理難度大、安全事故突發(fā)性強(qiáng)的背景下, 人工操作自然會(huì)帶來諸多弊端. 然而, 隨著軍隊(duì)的加速發(fā)展, 車輛類型和數(shù)量不斷增加, 車輛管理難度也不斷攀升. 本文針對(duì)車輛管理中存在的眾多隱患, 以及人工管理的不當(dāng)行為與不足之處進(jìn)行分析, 完成了車輛安全認(rèn)證系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì). 該系統(tǒng)利用遠(yuǎn)程傳輸、人臉識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù), 不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)駕駛員身份認(rèn)證, 也可以從遠(yuǎn)程客戶端實(shí)時(shí)掌握車輛駕駛情況.

圖25 Nano端管理界面