摘 要：近幾年來，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了高速發(fā)展，傳統(tǒng)的交通行業(yè)在二者的輔助下也得到了發(fā)展。本文針對(duì)智慧交通系統(tǒng)中的行人過街系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，提出一種基于人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別的行人過街系統(tǒng)。該系統(tǒng)由圖像采集模塊、人臉檢測(cè)及識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)分析及處理模塊等部分組成，借助MTCNN、FaceNet等深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別，同時(shí)在年齡識(shí)別模塊中調(diào)整了AlexNet模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練。行人過街系統(tǒng)借助深度學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)現(xiàn)無感知放行，有效提升道路通行率及行人過馬路的安全性。

　　關(guān)鍵詞：人臉檢測(cè);人臉識(shí)別;行人過街;MTCNN

　　智能交通系統(tǒng)通常簡稱為ITS(Intelligent Transportation System)，是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)等有效地集成并運(yùn)用于交通系統(tǒng)，從而提高交通系統(tǒng)效率的綜合性應(yīng)用系統(tǒng)。除了北京、上海、廣州和深圳，天津、重慶、武漢等也正在邁向超大城市行列。與此同時(shí)，城市道路人車搶道的問題日益嚴(yán)重，行人既是道路通行中的弱者，也是引起交通秩序混亂和效率低下的根源之一，因此，全國各地紛紛涌現(xiàn)出不同形式的智能行人過街系統(tǒng)。行人過街系統(tǒng)作為ITS系統(tǒng)的一部分，實(shí)現(xiàn)智能化是未來交通系統(tǒng)發(fā)展的方向，也是未來車聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。

　　1 行人過街系統(tǒng)

　　本文設(shè)計(jì)的是一種基于人臉識(shí)別的智能行人過街系統(tǒng)，該類控制系統(tǒng)以機(jī)動(dòng)車放行為強(qiáng)控制權(quán)、行人放行為弱控制權(quán)，通過動(dòng)態(tài)分配放行權(quán)的方式實(shí)現(xiàn)路口的控制，在保障機(jī)動(dòng)車通行效率的同時(shí)，也能動(dòng)態(tài)分配行人通行的權(quán)利，最大限度保障道路的暢通。目前，比較常見的行人過街控制系統(tǒng)有按鈕式行人過街控制系統(tǒng)及感應(yīng)式行人過街控制系統(tǒng)[1]。

　　與按鈕式行人過街控制系統(tǒng)相比，感應(yīng)式行人過街控制系統(tǒng)用行人檢測(cè)模塊替換了行人過街的按鈕，行人檢測(cè)模塊負(fù)責(zé)檢測(cè)在固定等待區(qū)內(nèi)的行人過街請(qǐng)求，可以動(dòng)態(tài)檢測(cè)過街行人的數(shù)量，動(dòng)態(tài)調(diào)整行人放行的時(shí)間。目前，該系統(tǒng)感應(yīng)模塊主要通過溫度、光等傳感器實(shí)現(xiàn)觸發(fā)。

　　按鈕式行人過街控制系統(tǒng)安裝簡單，但存在不夠靈活、按鍵容易損壞等問題，而溫度、光等感應(yīng)式系統(tǒng)受環(huán)境、使用時(shí)間等因素影響，感應(yīng)精度偏低。現(xiàn)在，基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法已經(jīng)比較成熟，因此本文采用該方案來構(gòu)建感應(yīng)式行人過街控制系統(tǒng)[2]。

　　2 基于人臉識(shí)別的行人過街系統(tǒng)

　　本文設(shè)計(jì)的行人過街系統(tǒng)由前端視頻采集模塊、IoT(OneNET)平臺(tái)及后端識(shí)別三部分組成。前端視頻采集模塊采用高清或標(biāo)清的攝像機(jī)，首先在視頻范圍內(nèi)劃分行人虛擬等待區(qū)，如果有行人進(jìn)入虛擬等待區(qū)，則觸發(fā)攝像機(jī)運(yùn)行并將視頻流通過IoT(OneNET)平臺(tái)實(shí)時(shí)推送到后端平臺(tái)服務(wù)器中，后端平臺(tái)獲取每一幀視頻數(shù)據(jù)后通過人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別算法提取行人數(shù)量、行人運(yùn)動(dòng)軌跡、行人年齡等特征，并通過特征加權(quán)形成放行方案后傳輸至道路交通控制系統(tǒng)，最終形成行人的智能化放行方案。

　　2.1 人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型

　　一個(gè)完整的人臉識(shí)別過程包括人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別兩個(gè)過程，首先通過人臉檢測(cè)算法提取出人臉的候選框，接著通過人臉識(shí)別算法識(shí)別候選框中的人臉并進(jìn)行人臉比對(duì)，最后完成人臉識(shí)別的過程。

　　推薦閱讀：互聯(lián)網(wǎng)科技對(duì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)的改變和影響