基于物联网的路面车辆行驶监控系统的制作方法

本发明涉及车辆控制领域，尤其涉及一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统。

背景技术：

车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。车，是指陆地上用轮子转动的交通工具；辆，来源于古代对车的计量方法。那时的车一般是两个车轮，故车一乘即称一两，后来才写作辆。由此可见，车辆的本义是指本身没有动力的车，用马来牵引叫马车，用人来拉或推叫人力车。随着科学技术的发展，又有了用蒸汽机来牵引的汽车等等。

车辆的种类虽然多，构造却大同小异。这应该说是标准化的功劳，也是大型生产流水线的需要。随着社会的发展、科技的进步和需求的变化，铁路车辆的外形开始有了改变，尤其是客车车厢不再是清一色的老面孔。但是它们的基本构造并没有重大的改变，只是具体的零部件有了更科学先进的结构设计。一般来说，车辆的基本构造由车体、车底架、走行部、车钩缓冲装置和制动装置五大部分组成。

现有技术中，传统能源的路面车辆和电动能源的路面车辆成为家用或公用的主流车型，通常，路面车辆都由车主或车主认识的人员驾驶，但是也会出现不法分子劫持车辆的情况发生，这时，需要路面车辆本身对不法分子鉴别，并做出拒绝继续行驶的动作，这样才能遏制不法分子的犯罪行为，避免交通事故发生，保护车主的人身安全和经济利益。

然而，现有技术中并不存在这样的鉴别机制，因此，需要一种新的路面车辆监控方案，能够引入鉴别机制对非法人员进行有效鉴别。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统，改造现有技术中路面车辆行驶监控系统，引入人脸检测技术和引入物联网技术对路面车辆的驾驶员进行身份鉴别，并在发现非授权用户时及时进行反应，自动停止行驶行为。

根据本发明的一方面，提供了一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统，所述系统包括车辆控制设备、AVR32芯片、高清摄像头和图像处理设备，高清摄像头，设置在路面车辆内部，用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像，图像处理设备用于对高清脸部图像进行图像处理，AVR32芯片分别与车辆控制设备和图像处理设备连接，用于基于图像处理设备的输出确定对车辆控制设备的控制模式。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中，包括：车辆控制设备，对路面车辆进行控制，用于在接收到合法用户信号时，维护驾驶员对路面车辆的继续驾驶，还用于在接收到非法用户信号时，根据路面情况控制路面车辆靠边停车；AVR32芯片，分别与特征向量比较子设备和车辆控制设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，发出合法用户信号，还用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户信号；高清摄像头，设置在路面车辆内部，用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像；亮度补偿设备，与高清摄像头连接，用于接收高清脸部图像，基于高清脸部图像中各个像素的灰度值确定高清脸部图像的平均亮度，并将高清脸部图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当高清脸部图像的平均亮度大于等于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度降低调整以获得亮度调整图像，当高清脸部图像的平均亮度小于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度提升调整以获得亮度调整图像；高斯平滑设备，与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像，对亮度调整图像进行高斯平滑处理以获得平滑图像；灰度化处理设备，与高斯平滑设备连接以接收平滑图像，并对平滑图像执行灰度化处理以获得灰度化图像；直方图均衡设备，与灰度化处理设备连接以接收灰度化图像，并对灰度化图像执行直方图均衡处理以获得均衡图像；特征提取设备，分别与直方图均衡设备和IP解包设备连接，对接收到的均衡图像进行处理；特征提取设备包括波动阈值选择子设备、像素处理子设备、矩阵拆分子设备、十进制转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；波动阈值选择子设备与直方图均衡设备连接，用于计算均衡图像的复杂度，基于均衡图像的复杂度选择波动阈值大小，均衡图像的复杂度越高，选择的波动阈值越大，波动阈值为正数；像素处理子设备分别与波动阈值选择子设备和直方图均衡设备连接，用于接收均衡图像，针对均衡图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：以对象像素为中心像素，在均衡图像中获取3×3大小的对象像素矩阵，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵为3×3大小，二值化矩阵由8个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素与波动阈值之和，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素减去波动阈值后的差值，则参考像素对应的二值化像素的像素值为﹣1，其他取值的参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵拆分子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成一个正二值化矩阵和一个负二值化矩阵，正二值化矩阵由8个二值化像素值组成，负二值化矩阵也由8个二值化像素值组成，正二值化矩阵的每一个二值化像素值减去负二值化矩阵相应位置的二值化像素值能够得到对应二值化矩阵相应位置的二值化像素的像素值；十进制转换子设备与矩阵拆分子设备连接，用于将每一个对象像素对应的正二值化矩阵的所有二值化像素值按其在正二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标正二进制数，再将目标正二进制数转化成十进制数以作为目标正十进制数，还用于将每一个对象像素对应的负二值化矩阵的所有二值化像素值按其在负二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标负二进制数，再将目标负二进制数转化成十进制数以作为目标负十进制数；特征向量获取子设备分别与直方图均衡设备和十进制转换子设备连接，用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的正目标十进制数并按照对象像素在均衡图像中的位置将所有对象像素对应的正目标十进制数组成正一维特征向量，作为正目标特征向量输出，还用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的负目标十进制数并按照对象像素在均衡图像中的位置将所有对象像素对应的负目标十进制数组成负一维特征向量，作为负目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将正目标特征向量分别与各个基准正特征向量进行匹配，将负目标特征向量分别与各个基准负特征向量进行匹配，二者都匹配成功且匹配到的基准正特征向量对应的授权用户名称与匹配到的基准负特征向量对应的授权用户名称相同时，则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准正特征向量对应的授权用户名称，否则将输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准正特征向量和各个基准负特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准正特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的正特征向量提取而获得的向量，每一个基准负特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的负特征向量提取而获得的向量；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准正特征向量和各个基准负特征向量；其中，替换地，采用小波滤波设备替换高斯平滑设备，小波滤波设备与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像，对亮度调整图像进行小波滤波处理以获得平滑图像。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中：高清摄像头还包括闪光灯控制器和闪光灯。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中：高清摄像头还包括亮度传感器，用于检测实时环境亮度。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中：闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中：闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭包括：当实时环境亮度大于预设亮度阈值时，关闭闪光灯。

更具体地，在所述基于物联网的路面车辆行驶监控系统中：闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭包括：当实时环境亮度小于等于预设亮度阈值时，打开闪光灯并根据实时环境亮度调整闪光灯的闪光亮度，实时环境亮度越低，闪光灯的闪光亮度越高。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的基于物联网的路面车辆行驶监控系统的结构方框图。

附图标记：1车辆控制设备；2AVR32芯片；3高清摄像头；4图像处理设备

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的基于物联网的路面车辆行驶监控系统的实施方案进行详细说明。

当前，路面车辆行驶监控系统缺乏对驾驶员身份进行鉴别的安全访问控制设备，导致路面车辆的安全性能不高，很容易给不法分子劫持车辆进行犯罪行为带来方便，从而给车主的人身安全和经济利益造出损害。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统，利用现有的路面车辆行驶监控系统，对其进行改造以增加人脸识别设备和网络通信设备，完成对路面车辆驾驶员身份的准确鉴别。

图1为根据本发明实施方案示出的基于物联网的路面车辆行驶监控系统的结构方框图，所述系统包括车辆控制设备、AVR32芯片、高清摄像头和图像处理设备，高清摄像头，设置在路面车辆内部，用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像，图像处理设备用于对高清脸部图像进行图像处理，AVR32芯片分别与车辆控制设备和图像处理设备连接，用于基于图像处理设备的输出确定对车辆控制设备的控制模式。

接着，继续对本发明的基于物联网的路面车辆行驶监控系统的具体结构进行进一步的说明。

所述系统包括：车辆控制设备，对路面车辆进行控制，用于在接收到合法用户信号时，维护驾驶员对路面车辆的继续驾驶，还用于在接收到非法用户信号时，根据路面情况控制路面车辆靠边停车。

所述系统包括：AVR32芯片，分别与特征向量比较子设备和车辆控制设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，发出合法用户信号，还用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户信号；高清摄像头，设置在路面车辆内部，用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像。

所述系统包括：亮度补偿设备，与高清摄像头连接，用于接收高清脸部图像，基于高清脸部图像中各个像素的灰度值确定高清脸部图像的平均亮度，并将高清脸部图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当高清脸部图像的平均亮度大于等于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度降低调整以获得亮度调整图像，当高清脸部图像的平均亮度小于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度提升调整以获得亮度调整图像。

所述系统包括：高斯平滑设备，与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像，对亮度调整图像进行高斯平滑处理以获得平滑图像；灰度化处理设备，与高斯平滑设备连接以接收平滑图像，并对平滑图像执行灰度化处理以获得灰度化图像。

所述系统包括：直方图均衡设备，与灰度化处理设备连接以接收灰度化图像，并对灰度化图像执行直方图均衡处理以获得均衡图像。

所述系统包括：特征提取设备，分别与直方图均衡设备和IP解包设备连接，对接收到的均衡图像进行处理；特征提取设备包括波动阈值选择子设备、像素处理子设备、矩阵拆分子设备、十进制转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；波动阈值选择子设备与直方图均衡设备连接，用于计算均衡图像的复杂度，基于均衡图像的复杂度选择波动阈值大小，均衡图像的复杂度越高，选择的波动阈值越大，波动阈值为正数；像素处理子设备分别与波动阈值选择子设备和直方图均衡设备连接，用于接收均衡图像，针对均衡图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：以对象像素为中心像素，在均衡图像中获取3×3大小的对象像素矩阵，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵为3×3大小，二值化矩阵由8个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素与波动阈值之和，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素减去波动阈值后的差值，则参考像素对应的二值化像素的像素值为﹣1，其他取值的参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵拆分子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成一个正二值化矩阵和一个负二值化矩阵，正二值化矩阵由8个二值化像素值组成，负二值化矩阵也由8个二值化像素值组成，正二值化矩阵的每一个二值化像素值减去负二值化矩阵相应位置的二值化像素值能够得到对应二值化矩阵相应位置的二值化像素的像素值；十进制转换子设备与矩阵拆分子设备连接，用于将每一个对象像素对应的正二值化矩阵的所有二值化像素值按其在正二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标正二进制数，再将目标正二进制数转化成十进制数以作为目标正十进制数，还用于将每一个对象像素对应的负二值化矩阵的所有二值化像素值按其在负二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标负二进制数，再将目标负二进制数转化成十进制数以作为目标负十进制数；特征向量获取子设备分别与直方图均衡设备和十进制转换子设备连接，用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的正目标十进制数并按照对象像素在均衡图像中的位置将所有对象像素对应的正目标十进制数组成正一维特征向量，作为正目标特征向量输出，还用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的负目标十进制数并按照对象像素在均衡图像中的位置将所有对象像素对应的负目标十进制数组成负一维特征向量，作为负目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将正目标特征向量分别与各个基准正特征向量进行匹配，将负目标特征向量分别与各个基准负特征向量进行匹配，二者都匹配成功且匹配到的基准正特征向量对应的授权用户名称与匹配到的基准负特征向量对应的授权用户名称相同时，则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准正特征向量对应的授权用户名称，否则将输出人脸识别失败信号。

所述系统包括：IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准正特征向量和各个基准负特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准正特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的正特征向量提取而获得的向量，每一个基准负特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的负特征向量提取而获得的向量。

所述系统包括：边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部。

所述系统包括：6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准正特征向量和各个基准负特征向量。

其中，替换地，采用小波滤波设备替换高斯平滑设备，小波滤波设备与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像，对亮度调整图像进行小波滤波处理以获得平滑图像。

可选地，在所述控制平台中：高清摄像头还包括闪光灯控制器和闪光灯；高清摄像头还包括亮度传感器，用于检测实时环境亮度；闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭；闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭包括：当实时环境亮度大于预设亮度阈值时，关闭闪光灯；以及闪光灯控制器基于实时环境亮度控制闪光灯的开闭包括：当实时环境亮度小于等于预设亮度阈值时，打开闪光灯并根据实时环境亮度调整闪光灯的闪光亮度，实时环境亮度越低，闪光灯的闪光亮度越高。

另外，滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号。

随着数字式电子计算机技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，导致信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。为了滤除这些噪声，恢复原本的信号，需要使用各种滤波器进行滤波处理。

采用本发明的基于物联网的路面车辆行驶监控系统，针对现有技术无法为路面车辆提供驾驶员身份鉴别机制的技术问题，通过在路面车辆行驶监控系统内集成高精度的人脸特征提取匹配设备和大容量的网络通信设备，及时发现不法分子，并迅速进行制动，从而在整体上提高路面车辆的安全性能。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。