浅探基于人脸识别的高速公路防逃费技术

吴朝晖

摘要：高速公路逃费是当前常见的现象，所以可以运用人脸识别技术进行预防。在本文中，首先阐述基于人脸识别的高速公路防逃费技术的具体原理，然后对相应的软件结构进行设计。最后，笔者将结合自身的工作经验，对该软件的应用效果进行测试、分析，目的是为高速公路的业主管理提供参考，优化高速公路费用的管理模式。

关键词：人脸识别;高速公路;防逃费技术

目前，高速公路基本已经实现“一张网”的收费模式。但是因为逃费有着较高的利润诱惑，因此当前逃费的行为屡禁不止。虽然卡口应用了高清防逃费的技术，不过因为套牌、换卡等方式增加了管理难度。为了弥补传统方式的不足，可以将人脸识别技术应用在其中。在卡口位置车速会减慢，而通过人脸识别技术进行抓拍，可以有效实现高速公路防逃费的目的。

1 基于人脸识别的高速公路防逃费技术的原理

应用人脸识别优化的高速公路防逃费技术，其能够有效打击人们的违法行为。这一技术中，必须保证人脸识别的快速性、准确性，保证最终抓拍照片的质量。具体而言，基于人脸识别的高速公路防逃费技术原理，主要得益于相应的人脸识别算法：（1）脸部定位。图像会对一个或者几个不同的新面孔进行分析，从而确定人脸的大小、位置。（2）眼睛定位。这一环节会根据眼睛中央的位置，完成定位的确定，为识别人脸奠定基础。（3）检查图像质量。系统应该对图像进行相应的质量分析，查看其中是否满足后续程序的运行需求，如果质量不达标需要立即进行第二次采集。（4）标准化处理。在图像中完成对脸部的提取，同时还要进行旋转、缩放，并形成一个相对固定的、合理的图像大小。同时，眼睛的位置位于图像中固定的位置。（5）预处理。经过标准化处理以后，可以运用基本技术对图像进行预处理，包括强度标准化、直方图均衡等。（6）提取特征。完成预处理以后，需要将脸部特征进行提取，为实现相互区分提供便利。（7）当登录以后，通常会将同一人的几个图像进行合并、提取，即生物特征识别模块。（8）对比。在需要进行核查的环节中，所有提取的特征会直接与生物特征识模板进行相应的对比，最终实现人脸识别的目的。

2 基于人脸识别的高速公路防逃费软件的设计

要想充分发挥人脸识别技术的作用，优化高速公路防逃费的管理模式，应该对相应的软件进行合理设计。在完成设计以后，业主单位应该积极将其应用在收费管理中，弥补人工收费存在的不足。基于此，可以在很大程度上提高管理工作的自动化水平，同时为业主管理提供诸多便利。其中，软件的设计主要包括以下几方面：（1）软件的核心架构。由于系统在具体应用的过程中，常常会遇到较大的车流量。同时随着多个出入口的设置、多条联网道路交叉口的设置等，必然会出现与人脸识别有关的大数据。因此，该软件的设计应该运用百万级别以上的架构，同时保证其具有较强的扩展性。其中，核心架构分为客户端、服务端，相互之间可以实现信息共享。（2）软件的逻辑架构。为了保证系统运行的稳定性，本软件的逻辑架构主要包括系统用户层、表现逻辑层、业务逻辑层、系统服务层、基础架构层。（3）应用架构以及应用模块。结合相应的需求，必须保证软件的功能具备报警功能、实施对比、建模、信息采集、历史查询等功能。同时，将其划分为应用层、平台层、采集层三部分。通过以上的设计，能够有效彰显人脸识别技术的重要价值，为实现高速公路防逃费的目的提供强有力的技术保障。

3 基于人脸识别的高速公路防逃费软件的测试

完成高速公路防逃费软件的设计以后，需要对其进行相应的测试。基于此，能够及时发现人脸识别技术的优势，或者确定软件设计的不足，从而第一时间进行针对性的调整。在这一前提下，可以帮助业主掌握使用软件的方式，提高软件应用的合理性。本文的分析中，以Y高速路为例采用以下方式进行测试，并对最终的效果予以总结：

3.1 软件测试的具体部署

在D高速公路的进出口位置处，安装了2个4000万像素高清网络摄像机，即进口A位置一个、出口B位置一个。在进口A的区域中，运用便携机进行人脸抓拍建模系统的部署。在这一前提下，摄像采集设备会在驾驶人员经过收费站的瞬间，完成对脸部特征的采集、提取、建模。最后，系统中所形成的模板数据，便会直接存储在数据库之中。在进口B的区域中，同样运用便携机进行人脸抓拍建模系统的部署。而当驾驶人员经过收费站的瞬间，摄像采集设备便会及时完成对脸部特征的采集、提取、建模工作。最后，所形成的人脸数据会与数据库中保存的人脸信息进行对比。同时，找出与信息一致的人员。基于人脸识别技术的应用，同时结合高速公路收费系统。可以更加准确地确定驾驶人是否出现了逃费的现象。

3.2 软件测试的具体效果

以D高速公路进出口的现场环境为前提，对其中进口A的第三个收费卡口进行部署，同时对出口B位置的第一个卡口设置摄影采集设备，实现人脸识别技术的应用。为了保证测试的效果，需要对抓拍图像质量进行分析，最终选择1000张清晰图像进行对比，其中包含可使用的数量为100对。结合100对正样本，对不同时间段、不同光线条件的准确率进行测试。

（1）晚上的效果最佳，而中午的效果最差。前者的准确率达到98.4%，后者能够达到86%左右。而早晨的准确率则为88.1%。所以，这种人脸识别能够满足管理业务的相关需求。（2）光线弱的情况下样本正确率最高，为98.5%。光线强度中等的前提下，样本正确率为88%。光线最强时的正确率为84%。同样能够满足防逃费管理的需求。结合最终测试的结果能够发现，虽然以人脸识别为基础的高速公路防逃费管理软件，在运行过程中会受到时间段、光线等因素的影响，但是整体的性能能够为相关工作提供借鉴与参考。因此，将本文设计的防逃费软件应用在实际中，其具有较强的可行性、必要性。

4 结语

综上所述，以人脸识别技术为前提进行高速公路防逃费监管，其有着较强的科学依据。因此，将软件应用在高速公路的收费管理中，能够降低业主的经济损失，同时不断强化管理工作的先进性，可以满足高速公路防逃费的相關需求，为维护相关部门与机构的利益提供保障。

参考文献：

[1] 王俊健，王莹，王以好.基于深度学习的高速公路逃费车辆图像稽查技术研究[J].中国交通信息化，2019（05）.

[2] 王虹.业界聚焦“打逃”技术+——2017全国高速公路防逃费技术应用研讨会在杭州召开[J].中国交通信息化，2017（09）.

（作者单位：广东省高速公路有限公司）