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。本文針對智慧交通系統(tǒng)中的行人過街系統(tǒng)進行了改進，提出一種基于人臉檢測和人臉識別的行人過街系統(tǒng)。該系統(tǒng)由圖像采集模塊、人臉檢測及識別模塊、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)算法實現(xiàn)人臉檢測和人臉識別，同時在年齡識別模塊中調(diào)整了AlexNet模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并對模型進行重新訓練。行人過街系統(tǒng)借助深度學習算法，可以實現(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;人臉識別;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)及計算機技術(shù)等有效地集成并運用于交通系統(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，城市道路人車搶道的問題日益嚴重，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)計的是一種基于人臉識別的智能行人過街系統(tǒng)，該類控制系統(tǒng)以機動車放行為強控制權(quán)、行人放行為弱控制權(quán)，通過動態(tài)分配放行權(quán)的方式實現(xiàn)路口的控制，在保障機動車通行效率的同時，也能動態(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)用行人檢測模塊替換了行人過街的按鈕，行人檢測模塊負責檢測在固定等待區(qū)內(nèi)的行人過街請求，可以動態(tài)檢測過街行人的數(shù)量，動態(tài)調(diào)整行人放行的時間。目前，該系統(tǒng)感應(yīng)模塊主要通過溫度、光等傳感器實現(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、使用時間等因素影響，感應(yīng)精度偏低。現(xiàn)在，基于深度學習的行人檢測算法已經(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 基于人臉識別的行人過街系統(tǒng)

　　本文設(shè)計的行人過街系統(tǒng)由前端視頻采集模塊、IoT(OneNET)平臺及后端識別三部分組成。前端視頻采集模塊采用高清或標清的攝像機，首先在視頻范圍內(nèi)劃分行人虛擬等待區(qū)，如果有行人進入虛擬等待區(qū)，則觸發(fā)攝像機運行并將視頻流通過IoT(OneNET)平臺實時推送到后端平臺服務(wù)器中，后端平臺獲取每一幀視頻數(shù)據(jù)后通過人臉檢測和人臉識別算法提取行人數(shù)量、行人運動軌跡、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 人臉識別網(wǎng)絡(luò)模型

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

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