過去幾年裡，人臉識別技術取得了長足的發展，在公共安全領域發揮了重要的作用。而隨著公安大資料應用背景的出現，人臉識別技術面臨更大的挑戰。結合人臉識別技術、大資料技術、深度學習技術在城市道路交通管理中的應用，設計針對行人闖紅燈的交通管理報警系統及針對失駕人員的交通管控系統，能夠有效解決公安交管部門遇到的“難題”，對於提高道路交通安全水平、建立和諧交通環境具有重要的意義。
一、人臉識別技術
人臉識別技術是利用計算機分析人臉影像，進而從中提取出有效的識別資訊，用來“辨認”身份的一
門技術，主要包括五部分內容：
（一）人臉影像採集。主要透過前端攝像機採集含有人臉的影片或影像。
（二）人臉影像檢測。主要檢測影像或者影片序列中是否存在人臉，並準確標定出人臉的位置和大小。
（三）人臉影像預處理。基於人臉檢測結果，利用灰度校正、噪聲過濾等演算法對所選擇的人臉影像進行最佳化，並服務於特徵提取的過程。其過程主要包括人臉影像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波及銳化等。
（四）人臉影像特徵提取。主要是針對人臉的某些特徵進行的，一般採用基於知識的表徵方法實現。基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵資料，其特徵分量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉影像資訊資料量巨大，為了提高匹配識別的效率，選取何種特徵尤為重要。
（五）人臉影像匹配識別。影像匹配是指將提取的人臉影像特徵資料與資料庫中儲存的特徵模板透過某種演算法進行搜尋匹配，設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出；影像識別是將待識別的人臉與資料庫中的已知人臉進行比較，根據相似度對人臉的身份資訊進行判斷。
二、應用於行人闖紅燈交通管理
行人無視交通法規一直是城市“頑疾”，而行人闖紅燈是行人交通違法中最普遍、最明顯、也是數量最多的一種交通違法行為。這種違法行為不僅對交通違法者本人的人身安全造成極大的危害，而且有礙道路暢通，更是造成交通事故發生的極大誘因。
（一）行人闖紅燈交通管理報警系統。將人臉識別技術應用於行人闖紅燈交通管理，研發集影片分析、運動跟蹤、人臉識別、大資料、雲分析技術於一體的行人闖紅燈交通管理報警系統（如下圖所示），主要由七部分組成，即闖紅燈行為及人臉採集裝置、終端伺服器、人臉識別伺服器、行人闖紅燈平臺伺服器、資訊釋出伺服器、顯示大屏、提醒音柱。
（二）採集曝光警示系統。高畫質攝像機對斑馬線進行影片監控，透過影片檢測或硬體檢測識別訊號燈狀態，當訊號燈處於紅燈狀態並有行人闖紅燈時，則啟動演算法抓拍，根據抓拍後的結果進行聲音提醒。當行人在紅燈狀態下穿過警戒線並進入人行橫道時，系統會自動檢測行人越線行為，抓拍行人闖紅燈全景影像，系統將三張行人闖紅燈過程圖片和一張行人半身特寫影像進行自動合成，形成完整的行人闖紅燈畫面資訊。
（三）人臉識別雲分析系統。它是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術，並自動在影像中檢測和提取人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，如人臉建模、闖紅燈人員頻次分析、人員屬性提取等。針對海量人臉檢索的特點最佳化設計相應的人臉建模比對演算法，對前端一體式行人闖紅燈回傳的抓拍資料進行建模、儲存，建立海量人臉特徵資料庫。系統基於強大的計算機智慧人臉比對引擎，可透過與人口庫的對接，結合交通人臉比對相關業務需求，實現人臉布控及動態比對實時預警、違法稽核、統計分析、頻次統計等實戰應用功能，在交警行人管理應用中發揮巨大的作用。
三、應用於失駕人員管控
失駕人員管控是公安交管部門的難題之一，過多依賴於專項整治，費時費力。失駕人員管控系統可以有效地解決失駕人員管控問題，應用於城市道路、高速公路、小區出入口等可以實現對車輛和駕駛人員的抓拍。該系統由卡口前端子系統、網路傳輸子系統及後端管理和分析子系統組成，實現對通行車輛資訊的採集、傳輸、處理、分析與集中管理。
（一）卡口前端子系統。即負責完成車輛綜合資訊的採集，包括車輛特徵照片、駕駛人員面部特徵圖片、車牌號碼與車牌顏色等，並完成圖片資訊識別、資料快取以及壓縮上傳等功能，主要由卡口抓拍單元、補光燈、終端伺服器或者人臉比對終端、外場工業交換機、光纖收發器、開關電源、防雷器等裝置組成。在前端人臉比對模式中，前端的人臉比對終端主要用於接收後臺中心下發的建模後的黑名單資料，並實時對卡口抓拍到的人臉圖片進行建模和比對，輸出比對結果，現場輸出預警訊號。在後端人臉比對模式中，前端的終端伺服器主要用於卡口資料的快取和上傳的功能。
（二）網路傳輸子系統。即負責系統組網，完成資料、圖片的傳輸與交換。因失駕人員管控系統的安全性需要，一般透過租用運營商光纖鏈路組建專網，每個前端點位到中心一條裸光纖，對於城區較密集的點位可透過EPON方式組網，對於偏遠地區可採用無線方式組網。
（三）後端管理和分析子系統。即負責實現對轄區內相關資料的匯聚、處理、人臉建模、儲存、應用、管理與共享，由中心管理平臺、儲存系統、大資料平臺和人臉比對伺服器等組成。中心管理平臺由搭載平臺軟體模組的伺服器組成，包括管理伺服器、大資料伺服器、臉譜伺服器、雲端儲存管理伺服器和雲端儲存節點等。
作者：山東省濟南市公安局交警支隊 魏景夥
來源：道路交通安全雜誌