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为搭建交流平台，汇聚大家的智慧，为改革献计献策，推动驾培行业有序、健康的发展，中国道路运输协会汽车驾驶员工作委员会与人民交通出版社股份有限公司围绕新形势下的改革创新，联合开展了2017年度机动车驾驶培训行业优秀论文征集活动。“驾驶引路人”将开辟专栏，陆续刊载优秀作品，邀各位同仁品读。

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基于实时动态人脸识别技术的杭州驾培服务管理系统应用研究

王剑

杭州市机动车服务管理局驾培处 副处长

摘要

在信息化和“互联网+”迅速发展的时代，互联网技术及其网络产品已经被广泛应用到了社会各行业并产生了巨大的裂变效应，这种效应正在不断改写传统行业的习惯方式和思维模式，改写传统驾培行业的培训方式和发展结构，倒逼培训机构和教练员适应新常态。在此背景下，我们现有的驾培管理手段和服务方式也已经与驾培行业的品牌化发展、学驾人的品质化需求不相适应，这就要求我们运用互联网思维进行改革创新，探索实践。本文主要通过需求背景、技术研究应用实施以及实际成效四部分加以阐述。

时下，有关杭州学驾新旧模式博弈之战正酣，至于今后培训“刷脸”还是“刷卡”之论亦成为社会关注的焦点。透过这场传统与现代模式的较量，折射出互联网技术影响至深，并正在以前所未有的力量打破传统的固有模式和利益藩篱；反映出驾培行业的传统思维难以适应突如其来的互联网思维，而广大学驾者却呼唤新模式落地生根，维护自身权益，掌握过硬驾驶技能。那么究竟谁会是最后的赢家，显然代表时代发展趋势的新事物更具生命力，网约车等新事物的壮大就是最好的佐证。本文以杭州为例，通过需求分析、技术论证、调查研究、试点应用和专家鉴定等方式，引入人脸识别技术，推出了基于实时动态人脸识别技术的驾培服务管理系统，以期从根本上解决制约行业发展的具体问题。

一、需求背景

1.形势倒逼改革

（1）庞大发展体量需要精准管理。近年来，杭州驾培行业无论是从驾培机构发展规模上还是从培训量上，都发展较快，从不足百所驾驶培训机构发展到今天125所，教练员8931人，教练车7625辆，教练场地面积344.62万m2，同比2015年净增了60.59万m2。学车年培训量基本维持在30余万人，2014年达到39.8万人，为近年来最高峰值。然而，发展的背后难免泥沙俱下，不规范、不作为、乱作为等违法违规行为充斥驾培市场，使得依靠单兵作战的传统管理方式难以适应新形势，管理力量难以有效覆盖全行业。

（2）叠加因素抑制行业转型。在行业发展过程中，培训软硬件问题依然突出，比如在软件方面存在着计时造假、吃拿卡要、教学离岗、恶意竞价、投诉纠纷以及内部管理混乱等问题，特别是“跑马机”学时造假、“串卡”培训等不按教学大纲培训的问题异常严重，投诉纠纷案件逐年递增，内部管理混乱。这些突出问题已经严重制约了行业的健康发展。此外，还存在GPS数据造假、破解电子围栏技术、贴有防拆电子标签的车载终端从车辆上拆除等问题。

（3）身份认证方式存有弊端。现有的培训身份认证方式主要采取IC卡与指纹技术相结合，但是在具体培训过程中识别教练员或者学员的身份真实性时存在明显弊端。一是无法杜绝“假指纹膜”的身份造假行为；二是指纹识别技术能做到对教练员和学员在培训签到、签退时进行身份认证，但是无法做到培训过程中实时动态指纹认证，滋生了“串卡”培训、使用“跑马机”计时等问题；三是培训过程中学员身份不匹配问题，影响了培训过程的安全性，进而导致了学驾投诉纠纷案件比例攀升。

2.政策驱动改革

2015年国务院办公厅转发公安部交通运输部《关于推进机动车驾驶人培训考试制度改革意见的通知》（国办发〔2015〕88号），明确要严格按照培训大纲规定的学时和内容进行培训，确保培训质量。2016年公安部、交通运输部下发《关于做好机动车驾驶人培训考试制度改革工作的通知》（公交管〔2016〕50号），明确要严格按照培训大纲规定的培训学时、内容进行培训，建设和使用全国统一标准的计时培训系统，加强对计时培训系统的管理，严厉打击学时造假行为。同年，浙江省运管局下发了《浙江省深化机动车驾驶员培训改革实施方案》（浙运〔2016〕17号），明确驾驶培训机构要严格按照培训大纲规定的学时和内容进行培训。杭州市公安局、杭州市交通运输局下发了《杭州市机动车驾驶人培训考试制度改革工作要点》（杭公交〔2016〕34号），明确各驾培机构要严格按照国家培训大纲规定的学时和内容进行培训，强化培训过程管理，严查计时造假行为，维护计时培训设施设备，确保培训质量。

无论是从国家层面还是从省市部门层面，均明确了驾培行业改革的路径和重点，突出了对培训教学大纲的严格贯彻执行，确保培训质量。基于这些改革政策的要求和指导，杭州市以国家《机动车驾驶员计时培训系统平台技术规范》和《机动车驾驶员计时培训系统计时终端技术规范》为标准，紧扣《机动车驾驶培训教学与考试大纲》规定，对现有的机动车驾驶培训计时系统平台及设备进行了全面升级，全面启用了动态人脸识别技术系统，规范培训过程，防止计时造假，确保培训质量和安全。

3.可行性分析

基于上述驾培行业的发展现状和实际需求，我们需要一种全新的生物识别技术，能有效提高培训身份认证效率，实现实时动态监管培训，进而解决培训中暴露出的各类计时造假问题。而时下正被社会各领域认同并引入应用的人脸识别技术，符合了驾培行业服务与监管的需求。

所谓人脸识别技术，是指基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步地给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。主要包含人脸检查、人脸跟踪和人脸比对三部分原理。从全国范围看，因人脸识别技术门槛较高，使用范围相对较小，并未得到广泛应用。但是人脸识别作为生物识别的一种，具有明显的优势：一是系统在无声无息中进行人脸匹配，无须人为刻意配合；二是识别距离远，非接触式识别方式；三是人脸数据模型建立、大数据存储分析，节省了大量的人力、物力。

二、技术研究

1.技术应用

2014年杭州驾培行业启用了全新的升级版计时培训管理系统，系统示意图如图1所示，实现教练带学员练车的全过程视频管理，并具备训练过程中GPS定位、电子围栏约束、在线视频监控、图像抓拍及3G数据传输等功能。为杜绝学员身份造假、教练离岗、GPS数据造假，以及私自拆除计时培训管理系统车载终端、调整摄像头朝向或者遮挡摄像头等行为，此次技术应用，主要基于国家《机动车驾驶员计时培训系统平台技术规范》、《机动车驾驶员计时培训系统计时终端技术规范》以及《机动车驾驶培训教学与考试大纲》要求，新增集成了人脸识别技术、加速度传感器和方向传感器技术、视频采集、编码和传输技术、第三代移动通信技术、卫星定位（GPS）技术、GIS技术、云计算技术等先进技术。

图1 驾培管理系统示意图

（1）软件新增加的功能及说明，见表1所示。软件层面新增功能建设。

软件新增功能名称及说明

（2）硬件层面新增技术设备建设。

主要由车载智能平板电脑、车载诊断系统（OBD）、人脸识别摄像机以及对应红外补光灯（1路学员、1路教练）。车内视频监控摄像头，集成在车载智能平板之上，车载硬件结构逻辑示意图如图2所示。

图2 车载硬件结构逻辑示意图

①车载智能平板电脑。集成了人脸识别核心算法、无线通信、卫星定位、摄像等功能，采用彩色液晶触摸屏，使用安卓操作系统，方便扩展第三方应用，具备IC卡插槽，支持非接触式IC卡读写、语音功能、计时计程计费等功能，其安装示意图如图3所示。

图3 车载平板电脑安装简要示意图

②车载诊断系统（OBD）。从2005年起我国所销售的车辆须配有OBD接口，通过标准的接口仪器可读取车辆相关信息。一是实时获取点火或熄火、转速、车速、里程等车辆状态信息；二是采用先进动态密钥体系，确保设备防拆防移；三是低功耗设计，保护车辆电瓶。

2.人脸识别算法

（1）研究方法。采用“特征脸方法”，从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸。特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。

（2）关键问题。

①人脸识别中的光照问题。光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来。具体考虑两种不同的解决思路：

——利用光照模式参数空间估计光照模式，然后进行针对性的光照补偿，消除非均匀正面光照造成的阴影、高光等影响；

—— 基于光照子空间模型的任意光照图像生成算法，用于生成多个不同光照条件的训练样本，然后利用具有良好学习能力的人脸识别算法，如子空间法，SVM等方法进行识别。

②人脸识别中的姿态问题。 姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。有三种解决思路：

——学习并记忆多种姿态特征，其优点是算法与正面人脸识别统一，不需要额外的技术支持，其缺点是存储需求大，姿态泛化能力不能确定，不能用于基于单张照片的人脸识别算法中等。

——基于单张视图生成多角度视图，可以在只能获取用户单张照片的情况下合成该用户的多个学习样本，解决训练样本较少情况下的多姿态人脸识别问题，改善识别性能。

——基于姿态不变特征的方法，采用基于统计的视觉模型，将输入姿态图像校正为正面图像，在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。

三、应用实施

1.采用红外补光技术，解决补光不足与设备安装不合理问题

采用肉眼不可见的红外补光灯，并与红外摄像头分别安装在车内后视镜及内后视镜支架上，使得红外摄像头与后视镜保持一定距离，从而做到内后视镜调整时，既不会影响安装好的红外摄像头角度，也解决了设备安装可能带来对车内驾驶视线影响的问题。同时，为避开车内安全气囊区域，通过定制支架将培训主机安装在车辆中控区域，达到既便捷又安全的效果，如图4所示。

图4 红外补光设备安装示意图

2.实时验证身份信息，动态监管培训过程，形成管理数据链

（1）人脸数据采集存储。教练员在上岗执教前与学员培训前均要接受人脸采集并存储，两者只需在车载摄像头前接受五张照片采集，形成人脸模板，人脸模板采集成功并经驾培平台系统后台审核成功后，自动传输并保存到平台系统，为教练员执教和学员培训签到、签退以及培训过程实时身份验证提供标准模板，如图5所示为位置示意图。

图5 人脸数据采集设备安装位置示意图

（2）比对验证身份信息。在教学培训签到或签退时，人脸车载设备根据教练员和学员预留身份信息，从后台自动下载该教练员和学员的人脸模板，并与当前设备实时采集的人脸图像进行比对，比对通过后签到或签退成功，如图6所示。

图6 人脸模板采集示意图

（3）实时抓拍验证信息。在训练及过程中，车载设备实时抓拍教练员和学员的当前图像进行身份验证，验证成功后车载设备不做任何提示并继续计时，验证过程丝毫不干扰学员培训。如果身份无法通过验证的，车载计时设备将在一定时间内提醒并停止计时，如图7所示。

（4）规范摄像头使用。此次车载计时主机的全景摄像头增加了人脸检测功能，使得培训过程不能出现遮挡摄像头或改变摄像头朝向的行为。一旦出现遮挡等行为，计时设备将停止计时，从而保证了主机摄像头采集的培训现场图片和视频真实有效，为事中事后稽查和驾培机构自我管理提供了保障， 如图8所示。

（5）车载OBD防拆计时设备。通过设置OBD动态密钥功能实现防拆，提供防拆自销毁功能，一旦拆除或损坏车载计时设备，培训将即刻停止计时，如图9所示。

图7 设备实时抓拍验证示意图

图8 人脸检测功能示意图

图9 OBD防拆计时设备示意图

（6）采用全内置GPS模块。针对伪造GPS数据而破解电子围栏技术的问题，此次采用了全内置GPS模块，提高了对伪造GPS系统数据进行跑马机攻击的防范能力，如图10所示。

图10 内置GPS模块示意图

四、实际成效

从浙江省科技厅专家鉴定意见看，人脸识别系统产品处于国内同类产品领先水平；从去年试点应用到目前全面实施情况看，人脸识别系统应用达到了预期效果，解决了“三大问题”：

1.从源头上解决违规培训问题

解决了“跑马机”计时造假、“串卡”培训、GPS数据造假冲破电子围栏技术、教练员离岗、矛盾纠纷等难点问题，为驾培机构加强自我管理提供了有效手段，确保了国家教学大纲执行到位。

2.解决非现场执法取证难问题

从场内到场外、从上车到下车，全方位、全过程、全天候动态监控培训过程，迎合了非现场执法需要。

3.为“先培训后付费”服务模式提供技术保障

为对于如何界定学员拒付费用的临界点提供了视频资料支持。

本文来自杭州市机动车服务管理局驾培处王剑副处长的独家供稿，感谢作者为“驾驶引路人”提供的原创内容，转载或引用须注明出处。