基于OpenCV的校园电动车管理系统的设计与研究

林鹏驾 黄礼义 陈静 潘姿伊

摘要：随着高校日益增多的校园电动车，对校园综合管理带来了较大的压力。设计一款基于OpenCV和深度学习的校园电动车识别系统，解决假通行证问题，在此基础上，采用数据库技术、网站技术，构建一款智慧校园总体框架下的校园电动车管理系统，实现校园电动车管理的规范化、标准化和信息化。

关键字：校园电动车;管理系统;人工智能;深度学习;OpenCV

一、引言

随着社会经济发展，近年来，电动自行车作为一种高效、便捷、价格低廉的交通工具，越来越受到人们的欢迎。尤其是在大学校园，购买电动车也成为一种趋势。高校学生对生活品质要求逐渐提高，校园内日益增多的电动车给学生出行带来便利的同时，也给院校带来了消防、交通、秩序等方面的一系列问题。开展校园电动车综合治理工作，加强电动车管理已是校园综合治理的重点对象。基于此我们认为有必要设计一款针对校园电动车管理的系统，解决传统管理的部分弊端，将其嵌于智慧校园管理平台下，依托智慧校园数据中心，规范校电动车的使用。

二、现状分析

在响应“创业立身”校训和创新创业时代背景下，学校电动车骑行人数不断增加且使用较为频繁，为解决此问题学校推行一车一个通行证，限制校电动车数量，有效缓解了校园电动车过多的压力，但由于校园通行证不能辨别真伪以及无法辨别车主信息，所以校园中仍存在着一些问题，如：电动车贴假通行证，电动车随意外借等，这些都给校园电动车管理带来了极大的不便。

三、电动车管理系统设计思路

为了解决传统管理系统的缺陷，我们通过采用人工智能模型训练的应用来解决传统电动车管理方法上的缺陷。在系统建设方面，我们结合例如当前应用较为广泛的B/S架构的模式，通过现实需求和实际需要分析，进行系统的模块化设计，系统的各个功能模块通过主模块来调用，各个模块独立开发，最后耦合成一个完整的系统。我们将会使用OpenCV技术定位图片中的通行证，并识别设计后的通行证中的二维码，获取车主信息。之后再使用，基于深度学习人脸识别验证车主信息，从而达到准确识别的效果。另外，我们还会通过图像噪声处理算法、抖动消除算法、光照补偿算法等来优化系统的准确率。

四、电动车管理系统功能实现

电动车管理系统可以作为智慧校园管理平台的一个部分也可以进行独立使用，因此，在考虑整体的大方向，我们整个系统的设计和建设将会都在智慧校园总体框架下进行，设计最终能够应用智慧校园的数据中心进行学生信息和材料的统一管理，并在大平台的架构下设计按照模块化的方式设计管理系统，使得管理系统成为整个校园管理平台的一个子系统，实现统一管理。系统主要设计内容包括：数据库设计、 应用系统建设、训练模型的应用。如果最终不使用在智慧校园的总体框架下，它也可以独立运行于现流行的小程序平台下，实现独立管理。

五、训练模型应用

1.目标检测

随着计算机硬件的不断提升、算法的提出与不断改进，机器学习迎来了它的上升时期，目前基于深度学习可划分为两类，一类为two-stage算法，以r-cnn为代表，通过一个卷积神经网络，提取其cnn卷积特征，训练时以RPN网络和目标区域检测的网络为主，另一类为one-stage算法，以yolo系列、ssd为代表， 直接通过主干网络给出类别和位置信息.yolo系列采用将物体检测处理成回归问题使用一个卷积神经网络预测边界框和类别的概率，检测速度快。

2.yolo

Joseph Redmon于2015年提出YOLO算法是的单阶段目标检测算法的开山鼻祖，跟R.Girshick于2014年提出的RCNN系列两阶段目标算法一起引领基于深度学习的目标检测算法的发展。YOLO系列算法是一种能满足实时检测要求（FPS > 30）的高精度算法，如下图所示，所以受到广大工程应用人员的青睐，在实际项目中有非常广泛的应用，值得初学者投入时间精力去学习、研究和应用.目前yolo系列已经发展到v5，大小比v4缩小90%，速度提升了两倍，且使用了pytorch的框架，使用与部署方便。

3.数据集准备

我们使用yolov5为基础，获取人车比对数据库信息，将其分为训练集为60%，验证集为30%，测试集为10%，标签为人物图片所对应的人名的步骤进行模型训练，实现识别出人脸所对应的名字。

4.后端搭建

该模型的落地形式为小程序方式，因此需要搭建后端服务器，再通过后端实现对模型的调用，并返回识別结果至后台，然后读取相对应的数据库数据。

5.Django

服务器的搭建有多种方式，如spring、Django等，因为Django由python语言编写，便于调用编写模型的接口，所以我们使用了Django搭建，同时Django还支持异步请求，网页的通信也较好。

六、数据库设计

为解决以往的信息都是通过人工录入的方式、人车比对功能模型训练的数据集、最新校规新闻的推送、违规曝光展示及我的信息查询等功能。我们将根据需要设计申请信息数据库、人脸数据库、最新消息数据库、违规车辆曝光数据库、信息查询数据库、实现数据的动态更新和持久化存储。

七、应用系统

有了相关信息后就可以结合现实需求和管理需要进行应用系统的设计。结合校电动车管理工作中发现的问题，我们提出一种新的校园电动车管理系统的功能设计，能有效解决校园电动车管理过程中数据录入工作量大、信息更新频率高、通行证识别困难等问题。主要包括：学生登录模块、办事大厅模块、个人中心模块等组成。

1.学生登录模块

学生登录系统：学生输入学号（每个学校学生都有一个唯一的学号）、密码（可默认设为其学生身份证后6位存储于数据库）。在成功输入学号和密码后进入系统主页。

2.办事大厅模块

该模块是我们的主要功能模块，实现内容为：3个功能模块分别为信息登记、人车比对、最新消息模块和曝光最新违规图片模块。

（1）信息登记

若用户想要申请通行证，可在信息登记进行登记，此页面显示需要登记的信息如姓名、学号、学院名称、班级名称、手机号、及申请理由等，单击申请即可提交信息等待通知。学生通过此方式进行网上申请，可替代传统线下申请流程和解决了录入数据工作量大问题。

（2）最新消息模块

该功能是发布学校最新的电动车管理条例及宣传一些电动车安全知识，为准备或正在使用电动车的同学提供参考。

（2）最新违规图片模块

我们将对出现违规带人、未戴头盔、校园飙车等行为的人进行合理曝光（如打马赛克）、作为警示部分。定期进行更新内容，展示最新违规行为图片，其余旧照片将会在更多里面展示并定期清除。

3.个人中心模块

该模块主要实现对自己申请信息内容的查看和对校园电动车管理问题及小程序中使用出现的问题进行反馈。

（1）我的电动车信息

审核通过的同学可以在信息中心我的电动车信息中查看自己电动车信息，确认自己的个人信息，可随时进行修改。

（2）意见反馈与举报

同学们可以在意见反馈里面填写自己使用小程序用到的问题和有关违规行为的同学（进行匿名举报），及对最新消息的疑惑都可以进行反馈，在输入内容后点击提交，我们就能看到你的反馈了。

4.与智慧校园管理平台的对接

电动车管理系统可以作为智慧校园管理平台的有机组成部分，可以借助智慧校园平台中的数据中心和总体框架，从而使整个智慧校园规划和建设中做到无缝衔接与融合，补齐智慧校园在校园电动车管理的短板，更好的助力智慧校园的建设。

八、结语

本文结合当前校电动车管理现实需要进行探索和分析，论述了校电动车管理系统在智慧校园建设中的重要性，创新提出基于深度学习的校电动车管理系统，减小校电动车管理问题。该系统对校电动车管理工作有以下几点作用：

（1）申请信息动态管理

系统设计中更加注重学生动态信息的收集与更新，为解决传统的填表格申请通行证繁琐过程，学生可以通过系统进行填写申请信息，同时，系统还提供学生修改确认功能，让学生随时可以确认和更改信息，并进行更新，有效解决录入信息数据量大、变更频繁等问题。

（2）合理曝光与最新校规推送

我们将对出现违规带人、未戴头盔、校园飙车等行为的人进行合理曝光（如打马赛克）、作为警示部分，定期进行更新内容，展示最新违规行为图片从而达到净化校园环境的目的。最新消息部分将会发布学校最新的电动车管理消息，该系统为车主提供最为便捷的获取消息的渠道。

（3）人车比对模型应用

通过模型训练的应用进行二维码识别和人脸检测。通过二维码识别得出的信息和人脸检测得出的信息进行比对，返回是否具有骑行资格，从而达到对校园电动车进行管理的目的。

参考文献：

[1]郑晓，王淑琴，张文聪，郑京瑞，周游.基于深度学习的安全帽监管系统.计算机系统应用，2021，30（11）：118–126.

[2]张桂杰，郭泽旸，韩睿，杨雁升，王帅.基于YOLOv5的人车流量监测系统设计与实现[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2021，42（04）：118-126.

[3][1]陈沛豪，韩宇光，钟皓俊，余泽，刘鑫蕾.基于YOLOV3模型的物体识别系统研究[J].电子测试，2021（21）：66-67.

[4]樊钦睿，李丹.基于YOLO5Face的口罩人脸检测[J].电子制作，2021（19）：61-63+8.

[5]资晓玲.学生资助管理系统助力智慧校园建设[J].中国科技信息，2021（22）：63-64.

作者简介：林鹏驾（2002·3）男，汉族，浙江金华人，义乌工商职业技术学院 学生，专业方向：人工智能应用方向。

通訊作者：陈静（1981—）女，湖南湘潭人，学历：硕士，义乌工商职业技术学院，副教授，研究方向：人工智能技术应用。

基金项目：本论文得到2021年浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划资助（2021R475003）。