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      基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車臉識別防逃費稽查平臺研究

      2021-03-17 00:19:56薛珂安
      西部交通科技 2021年12期
      關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      薛珂安

      摘要:文章基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),分析高速公路車臉識別防逃費稽查平臺的設(shè)計與應(yīng)用。從車輛品牌型號識別、以圖搜車技術(shù)、臨界車型判定等方面分析了平臺的實現(xiàn)原理;從節(jié)假日臨界車型研判模塊、ETC大車小標(biāo)研判模塊、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)存儲、圖片存儲等方面闡述了平臺的組成與功能,并結(jié)合高速公路管理案例,驗證平臺功能達到了高速公路稽查管理的要求。

      關(guān)鍵詞:車臉識別防逃費稽查平臺;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);以圖搜車技術(shù);臨界車型;數(shù)據(jù)匯聚

      中國分類號:U491.4文章標(biāo)識碼:A451704

      0 引言

      近年來,廣西高速公路交通量不斷增長,交通管理難度越來越大,如節(jié)假日7座以上二類客車惡意逃費、在途沖卡、假套牌、克隆車等逃費問題十分突出,給高速公路營業(yè)收入造成了重大損失,還帶來了一系列的治安秩序問題和交通安全隱患。要有效解決上述問題,必須依靠科技手段,通過對視頻卡口過車圖片進行智能分析,快速發(fā)現(xiàn)逃費車輛,收集逃費車輛過程信息,鞏固逃費證據(jù)鏈,可使高速公路運營、收費、稽查等部門對車輛逃費進行追繳,將惡意逃費車輛及駕駛員證據(jù)提供給公安部門進行打擊,有效凈化高速公路收費經(jīng)營管理工作并實現(xiàn)增收提效。

      1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實現(xiàn)原理

      1.1 車輛品牌型號識別

      采用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法對卡口車輛圖片進行品牌型號自動智能識別,車輛品牌型號識別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱CNN)進行模型訓(xùn)練和識別,CNN是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由一個或多個卷積層、亞采樣層以及頂端的全連通層組成,其在語音識別、圖像識別、模式分類等領(lǐng)域都有著極為出色的應(yīng)用。用于提取車輛特征的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及各層的參數(shù)如圖1所示,該網(wǎng)絡(luò)包括1個輸入層、4個卷積層(分別用C1、C2、C3、C4來表示)、4個下采樣層(分別用P1、P2、P3、P4來表示)、2個全連接層(分別用F1、F2來表示)和1個SoftMax層。

      網(wǎng)絡(luò)的輸入層圖像是根據(jù)車牌位置信息準(zhǔn)確估計的車臉區(qū)域,并將該區(qū)域圖像尺度歸一化到200×80像素。系統(tǒng)采用與人臉識別方式類似的車臉識別技術(shù),可實現(xiàn)車臉區(qū)域提取和車型識別。

      1.2 以圖搜車技術(shù)

      可任意選取單個或幾個特征為檢索依據(jù),快速從卡口圖像結(jié)構(gòu)化信息中分析尋找到車輛的原貌和行駛軌跡,可快速還原逃費車輛及其駕駛員原貌,高效獲取逃費車輛及駕駛員的舉證證據(jù)。系統(tǒng)采用第二代以圖搜車技術(shù),可實現(xiàn)圖片入庫時預(yù)先提取圖片特征、結(jié)構(gòu)化信息,搜索時僅對特征值比對,速度極快,計算量少,全數(shù)據(jù)搜索,不易遺留,特征結(jié)果可重復(fù)使用、實現(xiàn)等關(guān)鍵原理。分區(qū)比對技術(shù)支持多區(qū)域特征對比,極大提升以圖搜圖準(zhǔn)確率。

      1.3 臨界車型判定

      通過對比不同座位數(shù)的車輛外觀,可知大部分同一品牌的車輛在不同子品牌、不同年款、不同的座位數(shù)配置上,外觀上均是有細(xì)微區(qū)別的。根據(jù)車臉紋理識別原理,系統(tǒng)首先對車輛大品牌(如大眾)進行分類,然后按子品牌分類(如大眾邁騰、速騰),再按年款進行區(qū)分,最后識別、分析出不同車輛的座位數(shù)。

      2 車臉識別防逃費稽查平臺設(shè)計與實現(xiàn)

      2.1 節(jié)假日臨界車型研判模塊

      在節(jié)假日免費通行期間,對所有免費放行的車輛進行分析研判,篩選出不在免費范圍內(nèi)的逃費車輛,結(jié)合車輛的入口信息和逃費金額,對其進行追繳或列入黑名單攔截系統(tǒng)。節(jié)假日逃費車輛篩查主要是針對二類車冒充一類車逃費的事后篩查,本功能篩查的重點是商務(wù)車、中小型面包車、皮卡車。

      節(jié)假日逃費的車主往往在非節(jié)假日,也會存在二類車冒充一類車,達到少繳納過路費用的行為。因此,“節(jié)假日逃費車輛篩查”不僅可以針對節(jié)假日逃費車輛進行篩查,也可以對平時的少繳費車輛進行篩查。節(jié)假日逃費車輛篩查功能分為車型識別→逃費嫌疑車型篩選→收費流水驗證→座位數(shù)驗證→逃費車輛匯總→人工確認(rèn)→逃費車輛導(dǎo)出等過程。工作流程如圖2所示。

      2.2 ETC大車小標(biāo)研判模塊

      系統(tǒng)通過ETC車道攝像機進行車輛信息的收集和分類,當(dāng)車輛數(shù)據(jù)與車型不符時確定為目標(biāo)車輛,通過OBU登記信息通知車主補繳通行費。ETC大車小標(biāo)車輛篩查主要是針對二類車、三類車冒充一類車、黃牌車冒充藍(lán)牌車逃費的事后篩查,暫時不考慮四類車冒充一類車,以及三類車、四類車冒充二類車的逃費篩查。本功能篩查的重點是貨車、中小型面包車、皮卡車。

      ETC大車小標(biāo)車輛篩查功能分為車型識別+車牌類型識別→ETC信息比對→逃費嫌疑車型篩選→座位數(shù)驗證→逃費車輛匯總→人工確認(rèn)→逃費車輛導(dǎo)出等過程,工作流程圖如圖3所示。

      2.3 數(shù)據(jù)匯聚

      在高速公路各路段中心建設(shè)臨界車型識別子系統(tǒng),在自治區(qū)中心建設(shè)臨界車型識別稽查系統(tǒng),采用自治區(qū)中心、路段二級聯(lián)網(wǎng)、組網(wǎng)。各路段建設(shè)的子系統(tǒng)各自存儲識別數(shù)據(jù),子系統(tǒng)能夠獨立運作,又可將識別后的數(shù)據(jù)匯聚到自治區(qū)中心,各路段子系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)對等開放、互聯(lián)互通,通過中心車型稽查系統(tǒng)實現(xiàn)全區(qū)高速公路車輛車型信息的安全共享,系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯聚如下頁圖4所示。

      2.4 數(shù)據(jù)存儲

      高清卡口圖片通過識別后,變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),需要存儲這些數(shù)據(jù)用于系統(tǒng)后續(xù)查詢和分析應(yīng)用。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)主要包括兩部分:(1)數(shù)據(jù)量相對較少的、有很強關(guān)系性的和必須保證一致性的開戶信息(卡口ID、卡口地理位置、方向等)和字典信息(車牌種類、品牌種類等);(2)海量數(shù)據(jù)的、不要求強一致性和弱關(guān)聯(lián)關(guān)系的過車圖片結(jié)構(gòu)化信息。

      考慮海量數(shù)據(jù)的快速查詢和數(shù)據(jù)挖掘,將過車記錄格式化信息存儲到大數(shù)據(jù)集群中,實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速查詢;將頻繁關(guān)聯(lián)查詢的開戶信息和字典信息,存儲到傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。通過數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)集群的結(jié)合,實現(xiàn)整個系統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢,工作流程如圖5所示。

      格式化的識別文本數(shù)據(jù)存儲在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,但是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)無法簡單實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享,為了數(shù)據(jù)的共享和安全性,額外將格式化的文本數(shù)據(jù)存儲到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中??紤]系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)成本,各路段子管理系統(tǒng)采用開源的MySQL數(shù)據(jù),監(jiān)控中心數(shù)據(jù)庫采用Oracle數(shù)據(jù)庫。

      每一條過車記錄的格式化信息大小不超過1 kB字節(jié),按照路段卡口建設(shè)現(xiàn)狀,每個路段每天產(chǎn)生30~50萬卡口識別數(shù)據(jù),格式化文本數(shù)據(jù)存放時間按照365 d估算,數(shù)據(jù)庫需要配置200 GB存儲空間;大數(shù)據(jù)需要(3節(jié)點-1節(jié)點)×200 GB=400 GB,共計≥1 TB存儲空間,每個大數(shù)據(jù)節(jié)點服務(wù)器至少配置500 GB硬盤存儲空間。

      2.5 圖片存儲

      系統(tǒng)圖片存儲在路段識別服務(wù)器上(如果識別服務(wù)器存儲空間不足,需要配置單獨的存儲服務(wù)器),為了減少系統(tǒng)建設(shè)投資費用,自治區(qū)中心車型稽查系統(tǒng)不存儲圖片文件,使用圖片URL引用圖片,顯示圖片時通過網(wǎng)絡(luò)訪問路段識別服務(wù)器上的圖片數(shù)據(jù),如圖6所示。

      路段子管理系統(tǒng)根據(jù)卡口數(shù)據(jù)的對接方式不同,路段圖片存儲分為兩種情況:

      (1)直接對接卡口相機的情況,所有的圖片從卡口相機獲取后,存儲在識別服務(wù)器上,并且僅保留90 d之內(nèi)的圖片數(shù)據(jù),系統(tǒng)自動循環(huán)刪除90 d之前的卡口圖片數(shù)據(jù);

      (2)通過高清卡口系統(tǒng)獲取圖片數(shù)據(jù)的情況,為了減少系統(tǒng)存儲建設(shè)費用,同時保證系統(tǒng)對卡口圖片的快速查看,路段識別服務(wù)器僅保存30 d之內(nèi)的卡口數(shù)據(jù),如果系統(tǒng)需要訪問30 d之前的歷史圖片數(shù)據(jù),通過圖片URL地址,引用訪問存儲在高清卡口系統(tǒng)中的圖片數(shù)據(jù)。

      3 工程應(yīng)用案例

      3.1 ETC大車小標(biāo)稽查案例

      表1是臨界車型稽查系統(tǒng)在2019年7~8月期間ETC車道大車小標(biāo)稽查試點的成果。

      由表1可看出,目前大車小標(biāo)的現(xiàn)象非常普遍,隨著ETC全國聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn),一次逃費的金額更大。在試點的這6條路段中,通過分析30 d的圖片數(shù)據(jù),排查出695輛車存在大車小標(biāo)的情況,由此可推算,全國高速公路ETC大車小標(biāo)每年的逃費金額絕對不容小覷,必須建立新的稽查管控體系予以有力打擊。

      3.2 節(jié)假日免費放行期間7座以上客車逃費稽查

      在2018年國慶、2019年春節(jié)、2019年清明和2019年勞動節(jié)期間,臨界車型稽查系統(tǒng)在廣東省交通集團建設(shè)公司8條高速公路共發(fā)現(xiàn)逃費46 531次,截至8月31日,共追繳795萬元,平均每輛車追繳路費295元,全部追繳可追回960萬元。同時,通過灰名單提醒功能,系統(tǒng)共提醒285 462次,8條路挽回通行費275萬元,共計超過1 100萬元。該項目十分有效地堵住了臨界車型帶來的漏洞,成效非常明顯。

      4 結(jié)語

      通過分析車臉識別防逃費稽查平臺的實現(xiàn)原理、設(shè)計與應(yīng)用,得出以下結(jié)論:

      (1)該稽查平臺可實現(xiàn)車型識別與研判、ETC大車小標(biāo)研判、數(shù)據(jù)收集、分析與搜索和圖片存儲等功能,系統(tǒng)組成和功能滿足高速公路稽查管理的要求。

      (2)通過在廣西6條試點高速公路運用車臉識別防逃費稽查平臺進行稽查管理,分析30 d的圖片數(shù)據(jù),排查出695輛車存在大車小標(biāo)的情況,說明運用稽查系統(tǒng)可有效查處高速公路車輛逃費事件。

      (3)通過在國慶、春節(jié)、清明和勞動節(jié)期間對廣東省8條高速公路開展稽查管理,共發(fā)現(xiàn)逃費46 531次,預(yù)計可追繳過路費約960萬元,通過系統(tǒng)灰名單提醒挽回通行費275萬元,共計追回費用超過1 100萬元,說明系統(tǒng)可有效堵住臨界車型帶來的漏洞,成效顯著。

      參考文獻:

      [1]周曉宇.基于大數(shù)據(jù)分析挖掘的高速公路收費稽查系統(tǒng)[J].中國交通信息化,2019,21(8):20-24.

      [2]潘 虹,朱押紅.ETC稽查器在ETC防逃費上的應(yīng)用及展望[J].公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版),2010,6(7):283-284.

      [3]戴澤華.基于大數(shù)據(jù)分析的高速公路收費輔助稽查系統(tǒng)[J].中國交通信息化,2012,20(3):96-98.

      [4]張廣穆.綠通稽查綜合防逃費系統(tǒng)的研究與運用[J].廣東公路交通,2017,43(3):50-53,61.

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