人臉識別與對比技術在物聯(lián)網(wǎng)智能交通中的應用

文/張娟萍

1 引言

我國在大規(guī)模城市擴張的同時，基礎設施建設和管理改革模式相對落后，導致“城市病”變得越來越嚴重。爆炸性的城市人口增長和該市車輛數(shù)量的快速增長已導致城市交通面臨障礙和發(fā)展瓶頸。主要瓶頸問題是：嚴重的城市交通擁堵，導致旅行時間和消耗增加大量的能源，嚴重的交通安全問題，頻繁發(fā)生事故；噪音污染和空氣污染日益嚴重。交通安全是城市發(fā)展的主要問題之一，需要及時解決。在里面全球人員傷亡事故中，交通傷亡是其中之一，且是造成人員傷亡的主要原因。統(tǒng)計顯示在中國2016年內(nèi)，發(fā)生了8644.3萬起交通事故造成63093人死亡，12.1億元人民幣直接財產(chǎn)損失；2017年5月，交通網(wǎng)絡數(shù)據(jù)顯示，中國某城市發(fā)生787起交通事故。2016年京滬高速公路段，包括由疲勞駕駛引起的414起交通事故，并且說明了約占事故總數(shù)的52.6%。因此，疲勞駕駛是造成重大交通事故的主要原因，所以實時監(jiān)控駕駛員疲勞狀態(tài)具有重要意義減少交通事故的實際意義傷亡。

2 基于人臉識別的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)理論框架

為了解決交通安全問題，很多世界各國都對駕駛過程給予了全面的考慮，包括車輛調(diào)度和車輛操作的整體控制安全性。智能交通系統(tǒng)（ITS）出現(xiàn)并不斷發(fā)展起來。智能交通系統(tǒng)（ITS）充分利用物聯(lián)網(wǎng)，云計算，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，自動控制，移動互聯(lián)網(wǎng)，以及運輸領域的其他技術。

它通過高科技收集交通信息并管理整個交通各方面以及私人交通，公共交通和其他交通區(qū)域交通建設和管理過程的支持管理，使運輸系統(tǒng)中地區(qū)，城市，甚至更大的時空范圍感知，互聯(lián)，分析，預測，控制，并可以充分保護交通安全，發(fā)揮交通基礎設施的有效性，這樣還可以加強運輸系統(tǒng)運行效率管理水平，促進公共旅行和可持續(xù)發(fā)展經(jīng)濟發(fā)展服務。目前，智能化運輸系統(tǒng)也得到了廣泛的應用。例如，智能交通預測系統(tǒng)新加坡的（ITPS）包括計算機化的流量信號系統(tǒng)，電子掃描系統(tǒng)，城市高速公路監(jiān)控系統(tǒng)，聯(lián)合電子眼，和道路收費系統(tǒng)，預測一段的時間超過預定的交通流量。它可以幫助交通管制員預測交通流量，防止交通擁堵。斯德哥爾摩，瑞典推出了新的智能收費系統(tǒng)，這使流量減少了22%，排放減少了12%到40%。

智能交通系統(tǒng)的目標是通過人、車輛和道路密切合作，來改進運輸效率，緩解交通擁堵，改善道路網(wǎng)的容量，減少交通事故。目前，有許多研究關于智能交通系統(tǒng)。例如，曾有學者以我國洛陽為例分析了智能的架構運輸系統(tǒng)并給出了整體框架，系統(tǒng)功能，數(shù)據(jù)庫結構和最佳路徑智能交通系統(tǒng)分析方法。還有學者提出了一個智能城市基于物聯(lián)網(wǎng)的交通系統(tǒng)，使用群體智能感知技術實現(xiàn)信息收集和使用廣播和電視技術，手機技術和車載網(wǎng)絡實現(xiàn)信息共享的技術。并分析了現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)的關鍵技術并指出了迫切需要解決的問題和研究它的前景。然而，關于研究疲勞駕駛引起的交通技術很少。因為疲勞駕駛是其交通事故的主要原因，有必要研究智能交通中的疲勞駕駛技術。在疲勞駕駛檢測方法中，有主要基于駕駛員的生理信號檢測，基于駕駛員的操作行為和車輛狀態(tài)檢測，并基于駕駛員的面部表達檢測。大多數(shù)這些測試都依賴于圖像加工技術，以獲得駕駛員的疲勞特性數(shù)據(jù)。

目前，智能交通系統(tǒng)（ITS）集成了先進的物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)等技術，云計算，無線傳感器和人，汽車和道路更協(xié)調(diào)，使公共交通服務和旅行服務體系更加人性化和智能化。它涵蓋鐵路，高速公路，民用航空和其他領域。由于每個領域的內(nèi)部管理系統(tǒng)相對成熟，ITS要解決的問題是如何整合多個平臺內(nèi)的信息，分析挖掘數(shù)據(jù)后的潛在數(shù)據(jù)，并為用戶提供更好的服務。在智能交通系統(tǒng)中，行人，周圍的交通燈，照相機，車輛標志，和其他基礎設施作為傳感終端連接形成城市道路網(wǎng)絡信息系統(tǒng)。通過射頻智能識別終端識別（RFID），GPS和紅外線感應燈，并持續(xù)交換信息根據(jù)某些協(xié)議。

3 基于人臉識別的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)的關鍵技術分析

基于人臉識別的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)框架中的智能交通傳感器層主要負責用于收集車牌號等數(shù)據(jù)，由智能識別設備讀取，而網(wǎng)絡層主要負責傳輸數(shù)據(jù)信息，傳輸收集的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)從每個點到數(shù)據(jù)中心。支持層主要實現(xiàn)并行處理和優(yōu)化大量信息和動態(tài)分配并部署存儲資源；應用層主要包括信息存儲和處理系統(tǒng)和綜合控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)涉及收集大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的存儲和集成，處理和挖掘不同類型的數(shù)據(jù)。因此，大量技術被用于完成智能交通中各層的工作系統(tǒng)?；谌四樧R別的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)關鍵技術包括如下幾個方面。

3.1 用于大數(shù)據(jù)的分布式存儲技術

在智能交通領域，整個系統(tǒng)處于獨立的信息狀態(tài)，而且數(shù)據(jù)很難互相傳播。因此，智能化的運輸系統(tǒng)通過云計算技術形成交通數(shù)據(jù)的智能管理。智能交通云利用云計算的優(yōu)勢，如存儲質(zhì)量，信息安全和資源的統(tǒng)一處理，并提供了一種新的數(shù)據(jù)共享解決方案，用于有效管理運輸領域。

3.2 數(shù)據(jù)處理技術

由于智能交通中的大量數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的多樣性和異質(zhì)性，同時數(shù)據(jù)處理通常也需要實時準確。因此，智能運輸使用數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)激活，數(shù)據(jù)可視化和其他數(shù)據(jù)處理技術。數(shù)據(jù)融合技術是一種綜合的數(shù)據(jù)處理技術涉及人工智能，網(wǎng)聯(lián)，決策等領域。它可以檢測，溝通，并從三個層面分析多源信息：數(shù)據(jù)層，要素圖層和決策層。數(shù)據(jù)激活是一種新的數(shù)據(jù)組織和處理技術，它具有存儲，映射，計算等功能。它可以隨著對象的變化而獨立發(fā)展并根據(jù)用戶行重組適應自己的數(shù)據(jù)。

3.3 智能識別和無線傳感技術

智能識別和無線傳感技術是最重要的物體識別和傳感技術，是整個智能交通的基礎施工。智能識別通過智能設備讀取獨特的條形碼，二維碼或RFID標簽項目。通過閱讀這些電子標簽，它讀取該項目（事件）獨特的功能和位置信息，然后傳輸這些信息到上層系統(tǒng)進行識別和最終做決定。在智能交通網(wǎng)絡中，每個信息收集點相當于一個在無線傳感器中設置節(jié)點。他們負責交通環(huán)境的收集和處理信息然后發(fā)送到其他節(jié)點或聚合節(jié)點；聚合節(jié)點將接收信息融合處理后的每個節(jié)點然后傳到了下一個層次。作為物聯(lián)網(wǎng)底層網(wǎng)絡，無線傳感器網(wǎng)絡提供一種更安全，可靠，靈敏的智能交通解決方案。

3.4 圖像智能分析的應用技術

因為ITS有很多視頻圖像和其他數(shù)據(jù)，所以為了有效捕獲駕駛員的面部信息，圖像智能分析技術被用于處理ITS中的視頻圖像數(shù)據(jù)。智能圖像分析和處理技術采用智能神經(jīng)網(wǎng)絡技術將有用的人或物體與視頻圖像通過分層處理分開。借助計算機的強大的數(shù)據(jù)處理功能，這項技術可以快速分析視頻圖像數(shù)據(jù)并過濾掉冗余信息。自動分析和提取視頻源中的關鍵信息將提供有用的信息監(jiān)視，例如，基于圖像識別技術，傳遞數(shù)據(jù)可用于識別車牌號等。為了搜索圖片，我們可以攔截車輛特征搜索車輛。通過分析司機的視頻，我們可以判斷司機駕駛狀態(tài)，例如疲勞、駕駛過程撥打手機等情況。

4 結論

綜上所述，隨著世界汽車數(shù)量的增加，智能交通系統(tǒng)已成為一個解決現(xiàn)代交通問題的重要手段。智能運輸系統(tǒng)（ITS）涉及圖像處理，智能識別，機器視覺等跨學科的。本文分析基于人臉識別的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)理論框架，提出了基于人臉識別與對比技術在當代物聯(lián)網(wǎng)智能交通中的應用與探索的關鍵技術，對圖像處理在智能交通領域的應用做了一定的補充。