專利名稱：防作弊駕駛員培訓記錄儀的制作方法
技術領域：
本發明涉及車載裝置，特別是一種自動識別與人工干預相結合的防作弊駕駛員培訓記錄裝置。
背景技術：
近年來，一些以營利為目的的駕校在培訓中經常出現課時“縮水”，學員培訓學時不足，教練員執教不良，造成駕駛員培訓質量下降。為此，公安部于2012年3月22日發布17項措施嚴格駕駛人教育管理，明確提出“督促提高駕校培訓質量，把好駕駛人培訓考試第一關”。并規定:2012年4月I日起，對大中型客貨車駕駛人培訓沒有采用計時管理系統的駕校，10月I日起，對汽車類駕駛人培訓沒有采用計時培訓管理的駕校，公安交通管理部門不予受理考試申請。目前，各駕校普遍采用基于IC卡身份識別的駕駛人培訓計時管理系統，實踐中發現該類系統并不能有效落實培訓學時，保障培訓質量。部分駕校受利益驅動，由教練員代為虛假刷卡、冒混學時的現象依然相當普遍。為了杜絕駕駛員培訓中的作弊現象，某些培訓管理系統引入了防作弊功能設計:部分培訓管理系統引入視頻監控功能，方便公安交通管理部門進行遠程監管。這對虛假刷卡行為在一定程度上能起到威懾作用。然而，由于此類遠程監管采用人工方式進行，費時費力，待監管的駕校車輛眾多，人工視頻監控的有效性無法得到保障。此外，部分系統中引入指紋識別技術進行身份識別，此類系統中至少存在兩個不足，其一，受指紋識別技術本身的正確率影響，存在不能正確識別的情況，比如學員剛手洗了完一大堆衣服，指紋淡化，此時常常不能正確識別，而導致無法正常參加培訓。其二，目前指紋復制作弊技術非常成熟，指紋膜套之類的產品在淘寶上隨處可見，使用該類作弊技術在普通考勤機上測試，通過率超過90%。目前絕大多數的學時儀的時間來源于設備自身，速度信息來源于車速傳感器。按照正常培訓流程，學時儀能夠很大程度上解決駕校培訓不正規問題。但車速傳感器發出的是普通的脈沖信號，很容易模擬，個別駕校就通過購買信號發生器來作弊。
發明內容
針對上述機動車駕駛員培訓中，各類作弊問題，而導致駕駛員培訓學時不足，培訓質量無法得到保證，而管理部門又無法對其進行有效監控的問題，本發明的目的在于提供一種防作弊駕駛員培訓儀。本發明的目的是通過如下途徑實現的:一種防作弊駕駛員培訓儀，它包括車載終端，車載終端中的中央處理器分別連接定位模塊、指紋識別模塊、人臉識別模塊、活體檢測模塊、身份識別模塊及存儲器，中央處理器通過無線通信模塊連接駕駛員培訓監管系統。作為本方案的進一步優化，所述的中央處理器連接輸入模塊。
作為本方案的進一步優化，所述的中央處理器連接顯示屏。作為本方案的進一步優化，所述的中央處理器連接語音提示模塊。作為本方案的進一步優化，所述的中央處理器連接車速傳感器。作為本方案的進一步優化，所述的輸入模塊為觸摸控制屏或按鍵或鍵盤。作為本方案的進一步優化，所述的人臉識別模塊中包含設于車輛駕駛員座位前方的攝像頭。作為本方案的進一步優化，所述的中央處理器為x86架構芯片、ARM架構芯片或DSP芯片。作為本方案的進一步優化，所述的身份識別模塊是IC卡讀卡器或者RFID讀寫器或條形碼讀寫器。本發明防作弊駕駛員培訓儀與現有技術相比，具有如下特征:
1、可防止虛假刷卡，冒混學時。教練員代為刷卡，冒混學時的現象在駕校中，比較普遍。一方面，以部分盈利為目的的駕校，為實現利益最大化；另一方面，學員自身，因為工作忙等原因，無法完成正常培訓，也存在此類需求。傳統的IC卡考勤，并不能確保當前的刷卡人，為學員本人。本系統引入指紋識別和人臉識別技術，對刷卡人進行及時的身份驗證，可有效阻止虛假刷卡行為的發生。2、可防止通過指紋作弊來冒充學員。業界已經意識到單純IC卡驗證學員身份機制存在的弊端。部分新近出現的駕駛員培訓學時儀中，已經開始采用IC卡加指紋識別的雙重身份驗證機制。指紋識別技術出現的比較早，在考勤、刑偵等領域廣泛使用，該技術本身也相對比較成熟，這在一定程度上可以減少代為刷卡的現象發生。然而，指紋作弊技術目前也非常成熟，如流行的指紋復制作弊技術，在普通的考勤機上測試通過率超過90%，該技術所需要的指紋模套等產品，成本極低，在淘寶等網站上隨處可見。3、可防止人臉識別作弊技術的發生。人臉識別技術目前也已經非常成熟，在08年北京奧運會安保上就曾大規模使用。實用的人臉識別技術可以進一步劃分為人臉檢測定位和人臉識別兩個過程。前者主要判斷采集的圖像中是否存在人臉，以及人臉在圖像的什么位置；后者用于判斷前一步提取的人臉圖像是否已經登記在當前的人臉數據庫中。典型的人臉檢測算法有Adaboost算法，典型的人臉識別算法有PCA。主流的人臉作弊技術，一般通過將照片或者回放的視頻置于采集人臉數據的攝像頭前，來冒充目標人物。為此我們引入活體檢測技術。活體檢測技術的實現方案較多。比如可以使用雙攝像頭采集人臉圖像，構建出包含深度信息的3D人臉。活體人臉固有的三維信息在照片和視頻中是不存在的。當然也可以利用活體人眼會習慣性開合的特點，來驗證活體人臉。人眼運動檢測對照片作弊較為有效，配合其他活體檢測技術后也可以阻止視頻回放作弊。同時，人臉識別過程中采集的圖像數據，會連同學員培訓信息一并歸檔到培訓監管系統，方便人工抽查檢驗。4、可以防止指紋或者人臉識別錯誤時，合法學員不能正常參加培訓的事情發生。兩種識別技術本質上都是模式識別。就目前的技術而言，都是對圖像數據進行處理分析，通過維度變換，將數據從高維空間映射到低維空間，之后才進行距離測量。這一過程必然導致數據丟失，故而識別率永遠無法達到100%。采集環境、設備精度等都會影響識別率。另外，生物特征的多變性也會加大識別難度。比如，剛洗完衣服，指紋淡化，此時指紋識別可能就不成功；再比如，人臉上的表情、胡須等都會影響人臉識別的成功率。因此，合法學員也有可能通過不了指紋識別或者人臉識別的檢測，而不能參加正常的培訓。為此，我們引入了一種申訴機制。若學員對識別結果不認同，可以提出申訴。培訓正常進行，培訓過程中學時和里程等記錄信息以及采集的人臉數據，一并上傳到遠程的培訓監管系統，等待人工審核驗證來確定其有效性。5、多生物特征自動身份驗證識別與人工干預相結合，同時具備機器處理的高效性和人工處理的準確性。現有的培訓遠程監管大多是通過加裝視頻監控設備來實現的，此方案可以對駕駛員培訓作弊起到一定的威懾作用。然而，此類遠程監管，多是人工方式進行，費時費力。駕駛員培訓車輛眾多，人工遠程視頻監控方式的有效性顯然無法保證。本發明采用人工智能技術，將繁重的身份驗證識別任務分配到車載終端。遠程人工處理僅僅針對那些用戶單擊了申訴按鈕，可能存在指紋或者人臉識別錯誤的記錄，待處理的數據量大為減少。而且遠程管理端并不需要立刻對上傳的申訴記錄進行處理，增加了監管的靈活性。6、確保培訓記錄的真實性。為保證培訓學時儀記錄到的學時數、里程數是真實的，目前技術一般加入了車速傳感器，來檢測學時儀工作時車輛是否處于運動狀態。這種方案的不足在于，車速傳感器發出的時普通的脈沖信號，很容易模擬，部分駕校就是使用普通的信號發生器來作弊。本發明中，我們采用車速傳感器與車輛位置坐標數據融合的方案，可以有效阻止上述現象的發生。真實的培訓過程中，車速傳感器應該能發出信號，同時車輛坐標也應該在變化。車輛位置坐標數據(如GPS坐標數據)長期不變化的記錄顯然是虛假記錄。同時本發明中，我們將人臉識別過程推遲到車輛運行過程中隨機進行，可確保培訓進行時，主駕駛位置上的是學員本人。同時培訓過程中，會不定時采集人臉圖像，連同培訓記錄一并歸檔，方便后期抽查。
下面結合附圖對本發明作進一步詳細說明:
圖1為本發明結構方框示意 圖2為本發明工作流程示意圖中，定位模塊1、指紋識別模塊2、人臉識別模塊3、活體檢測模塊4、顯示屏5、中央處理器6、無線通信模塊7、駕駛員培訓監管系統8、存儲器9、語音提示模塊10、車速傳感器
11、身份識別模塊12、輸入模塊13。
具體實施例方式如圖1所示，本發明防作弊駕駛員培訓儀，它的中央處理器6分別連接定位模塊1、指紋識別模塊2、人臉識別模塊3、活體檢測模塊4、身份識別模塊12及存儲器9，中央處理器6通過無線通信模塊7連接交警部門的駕駛員培訓監管系統8，以上結構構成了本發明防作弊駕駛員培訓儀的基本架構，可以實現基本功能。其中，所述的中央處理器6為x86架構芯片、ARM架構芯片或DSP芯片或者其他架構的芯片；所述的定位模塊I包含基于GPS、北斗雙星定位系統等一種或者多種定位技術的芯片模塊，用于直接或者間接獲取車輛的位置信息；所述的指紋識別模塊2可以是專用的封裝的硬件模塊，也可以是軟硬件結合的一個邏輯系統。其特點是包含一個指紋采集模塊，可以是光學式、電容式和壓感式，也可以通過掃描儀、數字相機等獲取指紋圖像。對指紋圖像數據進行處理的芯片可以集成在指紋處理系統中，也可以是使用本裝置的中央處理器6進行運算處理；所述的人臉識別模塊3可以是專用的封裝的硬件模塊，也可以是軟硬件結合的一個邏輯系統。其特點是包含一個到多個攝像頭，攝像頭設于車輛駕駛員座位前方，主要采集主駕駛位區域的圖像信息，應用人臉識別技術判斷是否是主駕駛位人員是否是學員本人。人臉識別技術在實現時，可以進一步劃分為人臉檢測定位和人臉識別兩個過程，前者主要判斷采集的圖像中是否存在人臉，以及人臉在圖像的什么位置，后者用于判斷前一步提取的人臉圖像是否已經登記在當前的人臉數據庫中，人臉檢測可以使用Adaboost等算法，人臉識別可以使用PCA、LDA等算法。人臉檢測和人臉識別過程所需要的處理器的芯片可以集成在人臉處理系統中，也可以是使用本裝置的中央處理器6進行運算處理。所述的活體檢測模塊4其目的是防止在人臉識別模塊中有可能面臨使用照片或者回放的視頻等手段作弊現象的發生，可以基于人臉生理性運動的活體檢測技術，也可以使基于人體生理特征或者其他特征的活體檢測技術，也可以使其他任何可行的活體檢測技術，比如可以使用雙攝像頭采集人臉圖像，構建出包含深度信息的3D人臉，活體人臉固有的三維信息在照片和視頻中是不存在的，由此可以判斷是否為真人人臉；活體檢測模塊可以是專用的硬件模塊，也可以說軟硬件結合的模塊；所述的無線通信模塊7可以是2.5G網絡的通信模塊(如gprs模塊)，也可以使3G網絡通信模塊，或者是4g等其他無線通信網絡模塊，或是IEEE802.1lx系列與HiperLAN / x等WLAN標準的通信模塊，還可以是藍牙等無線通信模塊。在此基礎上，本發明還加入了更多人性化的功能設置，所述的中央處理器6連接輸入模塊13，輸入模塊13可以是觸摸控制屏，也可以是其他各類按鈕、按鍵、標準或者非標準的鍵盤。所述的中央處理器6連接顯示屏5，該顯示屏5也可以集成觸摸控制的功能。所述的中央處理器6連接語音提示模塊10，它可以存儲常用的提示信息的語音數據，在必要的時候進行選擇性播放，也可以是直接將文本信息通過語音合成模塊合成為語音數據后輸出。所述的顯示屏，可以是LED或者IXD顯示模塊，可以使灰度顯示，也可以是彩色圖像顯
/Jn o如圖2所示，本發明防作弊駕駛員培訓儀的工作過程如下:
1、學員報名注冊時，將在駕駛員培訓監管系統8中記錄個人信息，如個人信息，個人照片，指紋信息，培訓學校編號等信息。學員參加培訓時，其有效的培訓記錄，考試情況等信息也將在駕駛員培訓監管系統8中進行登記。2、培訓儀初始化時，培訓儀經由無線通信模塊7，登陸駕駛員培訓監管系統8，并從中下載與本駕校相關的學員資料到存儲器9中。3、培訓時，學員持IC卡通過身份識別模塊12進行身份驗證。若本地存在匹配數據，則通過顯示屏5或者語音提示模塊10提示用戶進行指紋識別認證，并進入第4步。如本地無匹配數據，則發起本地數據更新請求，培訓儀將登陸駕駛員培訓監管系統8進行數據更新，并在更新后的數據中對學員IC卡信息進行驗證。若此時仍然沒有匹配數據，則通過顯示屏5或者語音提示模塊10提示匹配結果和培訓結束信息。4、通過指紋識別模塊2，對用戶進行指紋識別認證。若指紋識別通過，則通過顯示屏5或者語音提示模塊10提示識別成功信息，并提示用戶可以開始培訓過程，并進入第5步。若指紋識別未通過，則通過顯示屏5或者語音提示模塊10提示識別不成功信息，并提示用戶放棄培訓，或者因不認同識別結果可進行申訴，請求人工鑒別。用戶用輸入模塊13發出申訴請求，則按照第7步進行處理。5、學員啟動汽車，定位模塊I和車速傳感器11將分別檢測到車輛位置坐標數據變化和車速傳感器數據變化，培訓過程正式開始。系統開始記錄培訓學時和里程信息，以及車輛位置坐標軌跡數據。該信息的有效性需要進一步判斷，以防止學員在第4步中使用了指紋作弊技術。6、車輛處于運行狀態時，系統隨機選取時間，通過人臉識別模塊3中的攝像頭采集主駕駛位置的圖像數據，并進行人臉檢測定位圖像中的人臉位置，并提取去除背景后的人臉圖像，進而進行人臉識別，判斷是否為IC卡持卡人的人臉圖像數據。通過活體檢測模塊4判斷攝像頭采集的數據是否通過照片或者視頻回放裝置生成的作弊數據。若人臉識別結果相符，且活體檢測證實該人臉非偽造作弊數據。系統正式確認該學員為有效學員。7、對于在指紋識別模塊2和人臉識別模塊3，未通過身份驗證的學員，提供一種申訴的機制。用戶單擊位于顯示屏5或輸入模塊13中的申訴按鈕，培訓繼續進行，培訓數據正常記錄。與通過指紋和人臉檢測的學員數據唯一不同的是，增加了一下需要遠程人工審核確認的標志。數據上傳到遠程管理端后，管理端將提取該類數據供工作人員人工審核確認，審核通過的數據，將添加到用戶培訓記錄檔案中，未通過審核的數據，默認保留設定的天數后，自動清理。審核結果將通過網絡反饋到車載終端。8、車輛位置坐標數據不變化或者車速傳感器數據不變化，累計達到規定時間，或者學員主動退出培訓。培訓結束，系統將培訓數據(開始結束時間、車輛位置坐標數據、人臉識別過程中采集的圖像數據等信息記錄到本地學生檔案中)，根據系統設置，該數據可以及時或者定時上傳到遠程管理端，供遠程管理端用戶審核或者抽查。本發明防作弊駕駛員培訓儀主要通過如下方式防作弊:
1、通過IC卡刷卡從本地或者遠程管理端學員信息，通過指紋識別，初步判斷當前持卡人是否為學員本人。IC卡身份驗證未通過，則直接結束培訓。2、通過車輛位置坐標數據變化情況和車速傳感器信號變化情況，綜合判斷目前駕駛員車輛是否處于運動狀態，可有效防止駕校通過購買信號發生器來模擬車速傳感器信號作弊。3、車輛處于運動狀態時，系統開始記錄培訓學時和里程信息，以及GPS軌跡數據。該信息的有效性需要進一步判斷。4、車輛處于運行狀態時，系統隨機選取時間，通過攝像頭采集主駕駛位置的圖像數據，并進行人臉檢測定位圖像中的人臉位置，并提取去除背景后的人臉圖像，進而進行人臉識別，判斷是否為IC卡持卡人的人臉圖像數據。活體檢測模塊，判斷攝像頭采集的數據是否通過照片或者視頻回放裝置生成的作弊數據。若人臉識別結果相符，且活體檢測證實該人臉非偽造作弊數據。系統正式確認該學員為有效學員。5、車輛位置坐標數據不變化或者車速傳感器數據不變化，累計達到規定時間，或者學員主動退出培訓。培訓結束，系統將培訓數據(開始結束時間、車輛位置坐標數據、圖像數據等信息記錄到本地學生檔案中)，根據系統設置，該數據可以及時或者定時上傳到遠程
管理端。6、對于指紋識別和人臉識別過程中，未通過身份驗證的學員，提供一種申訴的機制。用戶單擊申訴按鈕，培訓繼續進行，培訓數據正常記錄。與通過指紋和人臉檢測的學員數據唯一不同的是，增加了一下需要遠程人工審核確認的標志。數據上傳到遠程管理端后，管理端將提取該類數據供工作人員人工審核確認，審核通過的數據，將添加到用戶培訓記錄檔案中，未通過審核的數據，默認保留設定的天數后，自動清理。審核結果將通過網絡反饋到車載終端。
權利要求
1.一種防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:它包括車載終端，車載終端中的中央處理器(6)分別連接定位模塊(I)、指紋識別模塊(2)、人臉識別模塊(3)、活體檢測模塊(4)、身份識別模塊(12)及存儲器(9)，中央處理器(6)通過無線通信模塊(7)連接駕駛員培訓監管系統(8 )。
2.如權利要求1所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的中央處理器(6)連接輸入模塊(13)。
3.如權利要求1或2所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的中央處理器(6)連接顯示屏(5)。
4.如權利要求1所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的中央處理器(6)連接語音提示模塊(10)。
5.如權利要求1所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的中央處理器(6)連接車速傳感器(11)。
6.如權利要求2所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的輸入模塊(13)為觸摸控制屏或按鍵或鍵盤。
7.如權利要求1所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的人臉識別模塊(3)中包含設于車輛駕駛員座位前方的攝像頭。
8.如權利要求1或2或4或5所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的中央處理器(6)為x86架構芯片、ARM架構芯片或DSP芯片。
9.如權利要求1所述的防作弊駕駛員培訓儀，其特征在于:所述的身份識別模塊(12)是IC卡讀卡器或者RFID讀寫器或條形碼讀寫器。
全文摘要
本發明涉及車載裝置，特別是一種自動識別與人工干預相結合的防作弊駕駛員培訓記錄裝置。它的中央處理器分別連接定位模塊、指紋識別模塊、人臉識別模塊、活體檢測模塊、身份識別模塊及存儲器，中央處理器通過無線通信模塊連接駕駛員培訓監管系統。本發明防作弊駕駛員培訓儀能有效杜絕機動車駕駛員培訓中各類作弊問題，確保培訓質量，加強對機動車駕駛員培訓的有效監控。
文檔編號G07C5/00GK103106703SQ201310010790
公開日2013年5月15日 申請日期2013年1月14日 優先權日2013年1月14日
發明者張平 申請人:張平