浅析人脸识别技术在道路交通管理中的应用

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   随着我国综合实力和国民收入水平的提高，建设步伐机动车及机动车驾驶人数量迅猛增长，道路建设步伐加快，城市化水平不断提高，导致交通管理现状和需求之间的矛盾进一步加剧，道路交通安全形势严峻。在此情况下，如何利用先进的科技手段提高城市交通管理水平、减少交通事故、打击犯罪分子，提高社会治安综合管理水平成为了当前公安交通管理部门亟待解决的问题之一。

  人脸识别技术是多学科领域的具有挑战性的难题，涵盖数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等内容，同时也具有十分广泛的应用意义。过去几年里，人脸识别技术取得了长足的发展，在公共安全领域发挥了重要的作用。而随着公安大数据应用背景的出现，人脸识别技术面临更高的挑战。

  人脸识别技术

  人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像，进而从中提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术，主要包括以下五部分内容：

  ● 人脸图像采集：主要通过前端摄像机采集含有人脸的视频或图像。

  ● 人脸图像检测：是人脸识别过程中的一个重要环节，主要检测图像或者视频序列中是否存在人脸，并准确标定出人脸 的位置和大小。

  ● 人脸图像预处理：基于人脸检测结果，利用灰度校正、噪声过滤等算法对所选择的人脸图像进行优化，以形成最加的人脸图像并服务于特征提取的过程。

  ● 人脸图像特征提取：主要是针对人脸的某些特征进行的，一般采用基于知识的表征方法实现。

  ● 人脸图像匹配识别：图像匹配是指将提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板通过某种算法进行搜索匹配。

  将人脸识别技术应用于道路交通安全管理，有助于提升整个公安信息化的管理水平。

  行人闯红灯交通管理报警系统

  将人脸识别技术应用于行人闯红灯交通管理，研发集视频分析、运动跟踪、人脸识别、大数据、云分析技术于一体的行人闯红灯交通管理报警系统，提升交通管理部门针对行人闯红灯违法管理业务的能力，促进文明城市建设。

  采集曝光警示系统

  高清摄像机对斑马线进行视频监控，通过视频检测或是硬件检测识别信号灯状态，当信号灯处于红灯状态并有行人闯红灯时，则启动算法抓拍，根据抓拍后的结果进行声音提醒。当行人在红灯状态下穿过警戒线并进入人行横道时，系统会自动检测行人越线行为，抓拍行人闯红灯全景图像，系统将三张行人闯红灯过程图片和一张行人半身特写图像进行自动合成，形成完整的行人闯红灯画面信息。

  人脸识别云分析系统

  人股智能云分析系统是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，并自动在图像中检测和提取人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，例如人脸建模、闯红灯人员频次分析、人员属性提取等。

  人脸识别技术应用于失驾人员管控

  目前交通管理中经常会遇到这样的情况:车辆驾驶人员管控目前没有比较直观和实时的措施，出现一些被吊销、注销驾驶证的驾驶人员仍然开车上路行驶的情况，往往这种驾驶员上路后会肆无忌惮、屡次违法，对城市交通管理造成重大的影响，也会导致交通事故频发。

  前端子系统

  负责完成车辆综合信息的采集，包括车辆特征照片、驾驶人员面部特征图片、车牌号码与车牌颜色等。并完成图片信息识别、数据缓存以及压缩上传等功能，主要由卡口抓拍单元、补光灯、终端服务器或者人脸比对终端、外场工业交换机、光纤收发器、开关电源、防雷器等设备组成。

  传输子系统

  负责系统组网，完成数据、图片的传输与交换。

  后端子系统

  负责实现对辖区内相关数据的汇聚、处理、人脸建模、存储、应用、管理与共享，由中心管理平台、存储系统、大数据平台和人脸比对服务器等组成。

  结语

  结合人脸识别技术、大数据技术、深度学习技术在城市道路交通管理中的应用，设计针对行人闯红灯的交通管理报警系统以及针对失驾人员的交通管控系统，有效解决公安管理部门遇到的“难题”，对于提高道路交通安全水平，减少交通事故，保障人民群众生命财产安全，创建和谐交通环境具有重要的积极意义。