人脸识别项目方案

人脸识别项目立项报告( 2013-8-23) 系统总述
人脸识别技术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。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。

安全性、非接触、直观性、识别速度快不易被察觉。

人脸识别模块以组件形式接入驾培终端，监控机动车驾驶员身份和培训过程中，记录其培训开始时间、培训结束时间、培训时长、培训里程、最高时速、培训阶段等信息，并可通过无线传输方式、USB数据采集方式将培训记录上传到后台管理软件中。

人脸识别模块以组件形式接入行车记录仪，通过卫星定位和无线数据传输对学员、教练员、教练车辆进行实时定位、轨迹回放、定时抓拍、指定抓拍、电子围栏、车辆报警等，保证培训学时的真实性。

技术验证
1. 测试内容
1) 人脸识别误识率
2) 人脸识别拒识率
3) 人脸识别距离，镜头焦距
4) 红外灯光强度对识别率影响
5) 车载环境人脸识别安装角度对识别率的影响
6) 车载环境阳光对识别率的影响
7) 车载环境路面振动对识别率的影响
2. 测试环境
8) 实验室环境测试时间：2013 年5-6 月测试地点：实验室和华蓝盾模拟车载环境测试车辆：实验
室和模拟车载环境测试环境：实验室和室内模拟车辆振动，光线，距离等场景测试目的：确定焦距，红外补偿强度，运算速度等参数。

9）室外车载环境
测试时间：2013年7月
测试地点：北京公交驾校
测试车辆：金龙大客车
测试环境：客车训练车道，包括直行车道、弯行车道、坡行车道以及高速、遂道、云雾、对光背光等场景
测试条件：30秒中进行一次人脸识别。

在30秒钟内识别成功，认为人脸识别成功，否则认为人脸识别失败。

3. 测试数据
4. 测试结论
1）影响人脸识别角度主要因素为：夹角和阳光。

其它条件对识别效果影响不大。

2）建议首选人脸识别摄像头安装在司机驾驶台正前方，其次安装在操作台左侧。

3）人脸识别模块还需要增加红外灯的亮度或者增加灯个数，提高在阳光对射下识别效果。

4）优化人脸识别曝光强度与红外灯亮度算法，提高光线干扰。

5）实际产品中，可以延长人脸识别间隔时间，镜头捕获人脸概率更大，识别效果更好。

三、应用场景
人脸识别模块配合不同终端使用，实现不同的功能。

四、设计方案
1.设计目标
人脸识别模块作为独立组件与公司现有的产品驾培终端或行车记录仪配合使用，实现对驾驶人员的实时监控。

公司现有驾培终端和行车记录仪的CPU都是单片机，没有
大显示屏，只能提供串口与外接模块通信，因此无法完成人脸识别算法，脸谱特征码存
储，图像显示等功能。

人脸模块必须独立自动红外灯补偿，实现脸谱保存，摄像头校准，
人脸识别算法和结果保存，数据传输。

人脸识别模块必须包含以下几个部分：高性能的CPU配合linux操作系统，实现人脸算法运行；红外灯补偿技术，实现对光线补偿；大容量存储器，存储脸谱和识别结果，异常图片；显示屏，校准人脸识别镜头；串口通信与驾培终端或行车记录仪通信。

1）驾培终端人脸识别框图
驾培终端机作为主机，通过串口控制人脸识别终端。

在教练学员上车刷卡后，启动人脸识别，如果识别成功，把识别结果结果返回给驾培终端，如果识别失败，则抓拍图
片返回给驾培终端。

驾培终端原来接摄像头的串口，改接人脸识别终端。

驾培终端功能
跟原来一样，记录学员培训时长和培训里程、位置信息，并保留人脸监控识别结果，并
上传到服务器上。

2）行车记录仪人脸识别框图
行车记录仪作为主机，通过串口控制人脸识别模块。

用在2客1危上，可以对司机实时监控，判断司机身份，驾驶时间，驾驶状态。

完全杜绝非法司机，2个司机轮换
不能确定身份等问题，导致疲劳驾驶必须停车休息等问题，增加长途运输时间，影响工作效率。

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2.技术规格
1) 人脸识别速度：识别时间小于1秒。

2) 识别角度：水平20 °，垂直20°角内。

3) 识别距离30〜100cm之间（可镜头调节）。

4)
5)
6)
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8)
9)
10)
11)
人臓识别
识别率（满足摄像头角度条件下），在非阳光直射条件下识别率：拒识率95%,
误识率0.1%。

夜晚无灯光识别90% 。

采用彩色和黑白双摄像头，提高人脸识别效率。

电源：车载电瓶9V-12V/24V/2A
通信接口三线RS232 （标配）。

RJ4510M/100M 自适应（选配）。

协议另外
标配
温度:
湿度:
振动:
TFT, 2.8英寸LCD 320*240，显示人脸识别照片，校准人脸识别镜头。

工业级-10 °- 70 C
95% （无结露）
车载路面标准
3.外形尺寸
人脸识别模块外形设计为长方形，带 2.8寸TFT显示屏，人脸识别双摄像头。

个电源开关键，1个隐蔽复位键。

对外接口包括1个电源4针2.54mmDIP插座，1个miniUSB 接口，1串口（DB9插座），1个网口RJ45插座，DB9和RJ45根据客户需要对外体现。

Mini USB为人脸终端升级程序，配置参数使用。

4.安装位置
从前期的实验验证结果上看，人脸识别模块安装在司机正前方，识别效果最好，其
次是A立柱上，最差的是后视镜上。

把人脸识别终端放在司机正前方，影响司机视线，
特别是小车子。

5. 驾培终端改造方案
驾培终端原来采用RFID射频卡和指纹识别学员身份。

本方案中RFID射频卡继续
保留，把指纹识别器升级为人脸识别终端。

上车刷卡，人脸识别验证身份，开始计时计程，监控驾驶员身份，学员完成学时，退出培训，记录培训时间和里程，拔卡结束培训。

硬件：人脸识别模块有黑白和彩色摄像头可以做监控摄像头使用，代替原来驾培终
端的监控摄像头。

把驾培终端原来与监控摄像头连接串口，改成与人脸识别模块连接，其它的硬件不做改动。

软件：需要增加人脸识别模块通信模块，识别结果和异常图片存储空间。

原来的驾
培终端带有TF卡，通过串口接收到的异常图片和注册脸谱特征码，全部存放在驾培终端TF卡中。

注册系统把注册好的特征码，通过3G/WIFI发送到驾培终端，驾培终端再
把特征码文件用串口发送到人脸识别终端。

每张特征码文件3KB*16*200 = 10MB,串口
下发完所有数据需要的时间10MB/11Kb=700 秒钟，估计时间15分钟。

每张照片(320*160 )*8/115200 ，大约需要4 秒钟。

6. 行车记录仪改造方案
把人脸识别终端接到行车记录仪备用串口上，行车记录仪硬件和结构保持不变。

同样把数据保持在TF卡中。

行车记录仪通过软件控制人脸识别启动或关闭，接收识别结果。

7. 部队兼容方案
部队方案需要把人脸识别、驾培终端和行车记录仪合成一体。

系统硬件连接如下:
驾培终端与人脸识别模块采用串口通信，实现功能与驾培计时计程。

形成记录仪与驾培
终端采用串口通信，驾培终端定时把培训信息发送给行车记录仪。

行车记录仪在检测到
wifi信号时，把驾培数据和行车记录仪数据发送给管理系统，由管理系统分类处理。

通信都是由主机驾培终端或行车记录仪发起的, 人脸识别模块被动接收数据, 作出相关应答。

主机人脸识别终端
下发设置命令
应答控制命令
下发特征码
应答特征码
下发启动识别命令
应答识别结果
下发参数查询命令
应答参数查询命令
1）数据包格式:
说明1 : 7E转义处理
将信息字段中出现的每一个0x7E字节转变成为2字节序列（0x7D, 0x5E）。

若信息字段中出现一个0x7D的字节，则将其转变成为2字节序列（0x7D,
0x5D）。

说明2 : CRC16校验算法：
CRC16多项式：CCITT CRC16 :多项式是X16+X12+X5+1 。

CRC16余数表和算法，双方再约定。

包子类型说明:
说明:用户识别数据结构:
主机发送用户识别请求：
数据长度：用户编号长度（4字节）+超时时间长度（2字节）
数据：用户编号（4字节二进制数，为0表示一对多识别，否则表示一对一识别）+超时时间（有效值：10-1800，单位：秒）
终端收到有效的用户识别请求后响应：
长度：用户编号（4字节）+用户识别结果（1字节）+抓拍照片文件长度
数据：用户编号（4字节二进制整数）+用户识别结果（1:通过，0-失败）+抓拍照片文件数据
请求的用户编号或特征码无效时返回NAK
五、项目实施
本系统涉及到3个终端开发，人脸识别终端，驾培终端。

人脸识别终端需要新开发，驾培终端和行车记录仪硬件不需要改动，软件需要增加人脸识别功能。

六、核心风险。