车脸识别的停车场收费系统设计与实现

朱百万

（广东工业大学计算机学院 广东省广州市 510006）

目前智能交通领域中汽车车辆识别主要依靠车牌识别[1]，但这种技术有些缺点，比如对无牌车、套牌车不能有效地识别，从而导致对无牌车无法扣费和套牌车逃费的问题。当无牌车准备进入停车场时，因为基于车牌识别技术的停车场收费系统无法识别无车牌，所以不会抬杆放行，这时只能通过保安或收费员人工抬杆才能进入停车场，无牌车准备离开停车场时也会因为同样的原因导致无法扣费，往往通过人工估算并扣费，这降低了停车场收费管理的智能化水平。一般停车场收费系统都会将车辆分为临时车和月保车，临时车是要通过扣费才能放行，月保车是免费放行，因此部分临时车的车主将自己的车牌套换成月保车的车牌，在离开停车场时将免费放行，从而达到逃费的目的。另外，基于车牌识别技术的停车场收费系统在识别混淆字符时的表现非常糟糕，经常出现错读，因此通过车牌查询不到对应入口时间，导致系统无法计费。综上所述，基于车牌识别技术的停车场收费系统存在上述几个问题，需要一种更加智能的能够基于车牌之外的其它车辆特征来对车辆进行自动准确的识别，而车脸能够有效的表达车辆的外观属性[2]，车脸类似于“人脸”，能够有效表达车辆特征信息，车脸即车辆前端部分，包括前保险杆、左右大灯、左右角灯、前雾灯、前格栅等，车脸识别的停车场收费系统很好地解决上述几个问题，为了实现停车场管理的信息化、智能化、低成本、多收益的经营管理目标[3]，该系统还使用移动支付技术，提供更便捷的收费方式，更好地实现停车场无人值守。

图1：停车场车道管理子系统功能

1 系统总体设计

车脸识别的停车场收费系统主要完成停车场车道的过车自动收费的功能，它由硬件部分与软件部分组成，硬件部分包括摄像机、补光灯、地感线圈、车辆检测器、拦杆机、扫码枪、费额显示器和通用计算机等，软件部分包括四个子系统，分别是停车场车道管理子系统，数据管理服务子系统和图像处理服务子系统，手机客户端车辆管理子系统。

1.1 停车场车道管理子系统

停车场车道管理子系统主要负责控制车辆检测器、费额显示器、拦杆机等设备、费额计算和扣费操作、向图像处理服务系统获取车脸识别结果、向数据管理服务系统发送交易流水、查询入口信息，查询交易流水等，该系统功能列表如图1 所示。

1.2 图像处理服务子系统

图像处理服务子系统主要负责车道网络摄像机的接入与进出停车场的车辆进行车脸检测、车辆颜色识别、车辆型号识别、车牌识别、车脸识别等，并将检测与识别的结果信息实时发送给停车场车道管理子系统。

1.3 数据管理服务子系统

数据管理服务子系统主要用于用户信息管理、交易流水管理、车辆信息管理、报表管理、车道信息管理和日志管理。

1.4 手机客户端车辆管理子系统

近几年来,受益于移动通信技术的不断进步和智能手机的日益普及,我国的移动支付发展迅速[4]。因此，本文实现了手机客户端车辆管理子系统，它的主要功能是手机用户注册、账号预付费、移动支付、交易信息查询、在线服务信息推送等。该系统分为安卓版本和IOS 版本，能够为当前主流的手机用户提供移动支付。该系统支持的移动支付通道包括：微信支付和支付宝支付。用户通过停车场车道管理子系统生成的二维码进行扫描支付。已注册会员的用户则可以绑定的支付账户进行不停车自动预付费扣款支付，可以实现车辆不停车收费。

2 数据库设计

车脸识别的停车场收费系统使用MYSQL 数据库,存储的相关数据分别是：运营参数版本信息、用户权限信息、停车场车道信息、交易流水信息等。

2.1 运营参数版本信息

表1 主要是保存参数的版本信息，当有参数信息发生改变时，数据管理服务子系统通知车道端有参数更新，停车场车道管理子系统对比参数版本信息后下载参数数据。

2.2 用户权限信息

表2 存储的用户的账号与密码信息，操作权限分为系统管理员与普通收费员，这是防止普通收费员恶意修改数据库信息，尤其是车辆交易数据，从而保障系统的安全性。

2.3 停车场车道信息

表3 保存停车场的车道信息，车道编码是车道信息的唯一标识，每条车道均有唯一的车道编码。

表1：运营参数版本信息表

表2：用户权限信息表

表3：停车场车道信息表

表4：交易流水信息表

2.4 交易流水信息

表4 为实时保存车辆的交易记录，为数据管理服务子系统的报表功能的实现提供基础数据。

3 系统流程说明

图2：套牌车的识别流程

3.1 车脸检测流程

车辆在经过停车场车道的地感线圈时导致地感信号变化，停车场车道管理子系统通过车辆检测器获取到地感信号变化信息，根据地感逻辑模块的处理结果，判定有车辆进入车道，然后发送网络消息通知图像处理服务子系统对车辆进行车脸检测操作，车脸检测成功后截取车脸区域并生成车脸图片。图像处理服务子系统的车脸检测的功能是通过深度学习的YOLOv3 算法实现。

3.2 车脸识别流程

当车脸检测成功后，图像处理服务子系统对车脸图片进行校准，然后对已校准的车脸图片进行识别，与人脸识别相似，车脸识别成功后将生成128 维特征向量，并与图像处理服务子系统的车脸图片库文件进行车脸匹配，若匹配成功，则获取相应的车脸编码，则匹配失败，则认为是陌生车辆。图像处理服务子系统的车脸识别的功能是使用深度学习的残差网络实现。

3.3 无牌车进入停车场流程

无牌车驶入停车场车道并准备进入停车场，它在经过车道的地感线圈时导致地感信号发生变化，停车场车道管理子系统通过车辆检测器获取地感信号变化，地感逻辑模块对信号变化进行分析，判定有车辆准备进入停车场，发送网络消息通知图像处理服务子系统进行车脸检测，车脸检测成功后对车脸图片进行校准，然后对已校准的车脸图片进行车脸识别，车脸识别结果是生成128 维特征向量，并与图像处理服务子系统的车脸库图片文件进行匹配，如果匹配成功，则获取相应的车脸编码，若匹配失败，则认为是陌生车辆，针对该车辆重新生成车脸编码并抓拍若干车脸图片保存到车脸库。车脸识别完成后再识别车牌、颜色、型号，若车辆没有车牌则将车牌识别结果标记为“无牌车”，然后将识别结果通过网络消息发送给停车场车道管理子系统，该系统根据车脸识别结果判断是否抬杆放行，若车脸识别结果满足车辆放行条件则控制拦杆抬起，车辆进入停车场后生成入口流水，并将它上传至数据管理服务子系统。

3.4 无车牌的扣费流程

无牌车驶入停车场车道并准备离开停车场，它在经过车道的地感线圈时触发地感信号变化，停车场车道管理子系统通过车辆检测器获取到地感信号变化信息，根据地感逻辑模块处理结果，判定有车辆准备离开停车场，发送网络消息通知图像处理服务子系统进行车脸检测，车脸检测成功后对车脸图片进行校准，然后对已校准的车脸图片进行车脸识别，车脸识别结果是生成128 维特征向量，并与图像处理服务子系统的车脸库图片文件进行匹配，如果匹配成功，则获取相应的车脸编码，若匹配失败，则认为是陌生车辆则拦截。车脸匹配成功后再识别车牌、颜色、型号，若车辆没有车牌则将车牌识别结果标记为“无车牌”，然后将识别结果通过网络消息发送给停车场车道管理子系统，该系统利用车脸编码向数据管理服务子系统获取该车辆的入场时间，车辆停留时间为当前时间与入场时间的差值，根据停留时间计算出费额，车主通过移动支付或人工缴费后抬杆放行，将交易信息生成出口交易流水记录，并将交易流水记录上传至数据管理服务子系统。

3.5 套牌车的识别流程

套牌车的识别原理是，车辆驶入停车场车道并准备离开停车场时，停车场车道管理子系统发送网络消息通知图像处理服务子系统进行车脸检测与识别，车脸识别成功后再识别车牌、颜色、型号，然后将所有识别结果通过网络消息发送给停车场车道管理子系统，该系统利用车脸编码向数据管理服务子系统获取该车辆的入口信息，比对识别的车牌与入口信息的车牌，根据两者比对的结果判断是否为套牌车，若为套牌车，则拦截车辆并进行声光报警。套牌车的识别流程如图2 所示。

4 结语

因为基于车牌识别技术的停车场收费系统不具备识别无牌车、套牌车的功能，导致无牌车无法扣费与套牌车逃费的问题，本文提出基于车脸识别技术的停车场收费系统，解决了无牌车无法扣费与套牌车逃费的问题，并且提供移动支付方式，提高了停车场智能化管理水平。