CN108256410A - 一种用于教练车的防作弊计时系统和方法 - Google Patents

一种用于教练车的防作弊计时系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于通信技术领域,涉及一种基于人脸识别的用于教练车的防作弊计时系统和方法。计时系统包括OBD终端,所述OBD终端内设置有处理器,所述处理器分别连接终端A、终端B、人脸识别模块、计时模块、定位模块和存取器。本计时系统可以在学员驾车过程中实时自动采集学员的图像数据,进行脸部识别,并储存在存储器中,防止驾驶学员有他人冒充驾车来骗取学时,而且不会打断学员的培训过程。

Description

一种用于教练车的防作弊计时系统和方法
技术领域
本发明属于通信技术领域,具体地讲,涉及一种基于人脸识别的用于教练车的防作弊计时系统和方法。
背景技术
近年来,一些以营利为目的的驾校在培训中经常出现课时“缩水”,学员培训学时不足,教练员执教不良,造成驾驶员培训质量下降。为此,公安部于2012年3月22日发布17项措施严格驾驶人教育管理,明确提出“督促提高驾校培训质量,把好驾驶人培训考试第一关”。并规定:2012年4月1日起,对大中型客货车驾驶人培训没有采用计时管理系统的驾校,10月1日起,对汽车类驾驶人培训没有采用计时培训管理的驾校,公安交通管理部门不予受理考试申请。
各类作弊问题,而导致驾驶员培训学时不足,培训质量无法得到保证,而管理部门又无法对其进行有效监控的问题,在传统的驾驶计时过程中,为了防止学员作弊,伪造驾驶学时,常常需要教练员或者工作人员的长时间监控,将会耗费大量的人力、物力和财力,甚至部分驾校受利益驱动,由教练员代为虚假刷卡、冒混学时的现象依然相当普遍。
为了杜绝驾驶员培训中的作弊现象,某些培训管理系统引入了防作弊功能设计,例如公开号为CN104794774A的发明专利申请公开了一种驾驶员训练防作弊计时系统及方法,该系统包括OBD插头装置、计时计程仪、数据传输装置和密钥生成装置;计时计程仪包括数据解密装置、数据分析装置和第二随机存储器。本申请中,采集到的车辆运行状态数据是根据车辆实际的运行状况产生的数据,提高了学员训练信息的准确性并且而提高了学员训练信息被伪造的难度。
虽然上述专利有效的保护了系统中记录的学员驾驶训练数据,防止数据被篡改和破坏,但是对于驾驶学员非本人的冒替驾驶,冒混学时的现象时无法发觉的,依然无法解决这一日益严重的问题。
随着通信领域识别技术的发展,指纹或者人脸识别已经应用到驾校学时计算中,通过车机指纹或刷脸考勤,学员训练前指纹或刷脸签到,训练完成后指纹或刷脸签退,可以保证签到签退操作的真实性。但是,只在签到和签退时候进行指纹或脸部图像采集识别,无法保证训练过程中的学时真实有效,仍然存在造假的可能性。一种改进的措施是在培训过程中每间隔一定时间重新采集学员的指纹或面部信息确认学员在场,但是这种方式又会经常性的打断学员的正常培训,影响培训效果。
发明内容
本发明要达到的目的在于,针对现有技术的上述缺陷,提供一种可以不会经常打断学员正常培训,又可以实施采集学员信息,进而起到防作弊作用的计时系统。
本发明采用的技术方案在于,提供了一种用于教练车的防作弊计时系统,包括OBD终端,所述OBD终端内设置有处理器,所述处理器分别连接终端A、终端B、人脸识别模块、计时模块、定位模块和存取器,
所述终端A包括摄像头,用于采集驾驶学员的图像数据并上传给人脸识别模块;
所述人脸识别模块用于接收摄像头采集到的图像数据,并与存储器中存储的驾驶学员的脸部图像进行比对,得到比对结果;
所述定位模块用于实时获得教练车的位置信息和运动轨迹信息;
所述计时模块用于记录驾驶学员的驾车时间;
所述处理器用于根据人脸识别模块的比对结果计算驾驶学员的课时合格率;
所述存储器用于储存预设的驾驶学员的个人信息、预设的驾驶学员的脸部图像信息、驾车过程中摄像头采集到的图像数据和人脸识别模块的比对结果;
所述终端B用于显示驾驶学员的驾车时间和课时合格率。
本计时系统可以在学员驾车过程中实时自动采集学员的图像数据,进行脸部识别,并储存在存储器中,防止驾驶学员有他人冒充驾车来骗取学时,而且不会打断学员的培训过程。
进一步地,所述的处理器可设置电子围栏,所述的处理器定时通过定位模块获取车辆的位置信息来判断车辆是否在所述的电子围栏内,若违反所述的处理器设定好的电子围栏规则,所述计时系统停止计时。
电子围栏可以对学员的训练范围进行有效的限制,使其在规定的范围内进行驾车训练,防止学员擅自驶离培训区域。
进一步地,定位模块为GPS定位模块或北斗定位模块,多种定位方式可以适应不同定位系统,并且在不同定位系统中进行切换,增强系统的适用性。
进一步地,所述OBD终端通过蓝牙模块分别与终端A和终端B连接;蓝牙传输的方式具有成本低廉,连接方便及适用范围广的优点。
进一步地,所述OBD终端与汽车OBD接口连接,用于采集教练车运行数据并上传至存储器、终端A和终端B,OBD终端可以从汽车的系统中获取到汽车的行驶数据,可在终端显示出来,供给运管部门进行查看参考。
相应地,本发明还提供了一种用于教练车的防作弊计时方法,所述计时方法依据上述的用于教练车的防作弊计时系统完成,包括如下步骤:
1)采集驾驶学员的脸部图像和个人信息,并上传给存储器;
2)通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则启动计时模块开始计时;
3)在教练车驾驶过程中,终端A周期性采集驾驶学员的图像信息并上传存储器;
4)驾车完毕,通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则关闭计时模块停止计时;
5)处理器根据计时模块的计时时间和驾驶过程中采集到的驾驶学员的图像信息的比对结果,计算出驾驶学员的有效学时。
该计时方法依赖于本申请的计时系统来完成,通过在驾驶过程中实时采集驾驶学员的面部特征,进行人脸识别,防止他人驾驶冒充学时的作弊行为。
进一步地,所述处理器设置有电子围栏,定位模块时时获取车辆的位置信息来判断车辆是否在所述的电子围栏内,若违反所述的处理器设定好的电子围栏规则,所述计时系统停止计时。
进一步地,步骤4)中人脸识别模块首先定位图像中的人脸位置,提取去除背景后的人脸图像,进而与存储器中人脸图像比对。精确提取图像中的人脸信息,达到比对结果精确率高的目的。
采用上述技术方案,包括以下有益技术效果:
1、本计时系统及计时方法可以在学员驾车过程中实时自动采集学员的图像数据,进行脸部识别,并储存在存储器中,防止驾驶学员有他人冒充驾车来骗取学时,而且不会打断学员的培训过程。
2、本系统的终端可以采用常用的手机等,处理器设置在OBD终端,定位模块可以采用车载的定位装置,人脸识别模块和计时模块还可以集成在终端或OBD终端上,降低了成本,减少二次投资。
3、电子围栏的设定可以在车辆驶出规定范围后停止计时,提高学时计算的准确性。
附图说明
图1是本发明计时系统的各功能模块的结构示意图;
图2是本发明中数据采集录入的流程图;
图3是本发明中驾车过程中计时系统的工作流程图;
图4是本发明中OBD终端的内部电路结构图;
图5是本发明计时方法的流程图。
图中,
1、OBD终端;101、处理器;2、终端A;201;摄像头;3、终端B;4、人脸识别模块;5、计时模块;6、定位模块;7、存储器。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明中,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例,并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位,或以特定方位进行构造和操作。
并且,上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外,还可能用于表示其他含义,例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外,术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”“套接”应做广义理解。例如,可以是固定连接,可拆卸连接,或整体式构造;可以是机械连接,或电连接;可以是直接相连,或者是通过中间媒介间接相连,又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
除非另有说明,“多个”的含义为两个或更多。
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。图1~图5给出了本发明的具体实施方式。
如图1所示,本发明提供了提供了一种用于教练车的防作弊计时系统,包括OBD终端,所述OBD终端内设置有处理器,所述处理器分别连接终端A、终端B、人脸识别模块、计时模块、定位模块和存取器,
所述终端A包括摄像头,用于采集驾驶学员的图像数据并上传给人脸识别模块;
所述人脸识别模块用于接收摄像头采集到的图像数据,并与存储器中存储的驾驶学员的脸部图像进行比对,得到比对结果;
所述定位模块用于实时获得教练车的位置信息和运动轨迹信息;
所述计时模块用于记录驾驶学员的驾车时间;
所述处理器用于根据人脸识别模块的比对结果计算驾驶学员的课时合格率;
所述存储器用于储存预设的驾驶学员的个人信息、预设的驾驶学员的脸部图像信息、驾车过程中摄像头采集到的图像数据和人脸识别模块的比对结果;
所述终端B用于显示驾驶学员的驾车时间和课时合格率。
如图2、3和5所示,上述实施例的具体工作过程为:
步骤一:在驾驶学员驾驶之前,预先采集驾驶学员的脸部图像和个人信息,并上传给存储器;所述的个人信息包括但不限于:姓名、性别、手机号码、训考预约时间、训考类型等。
步骤二:终端A与终端B分别与OBD终端进行数据联系,优选采用蓝牙方式连接,具体的蓝牙连接配对方式适用于现有技术,例如可以为如下步骤:
1)当OBD终端接收到终端A发来的配对确认请求时,从所述配对确认请求中获取第一确认值,生成第二随机数;根据预设认证码、所述第二随机数、当前保存的终端A的MAC地址和OBD终端自身的MAC地址计算出第二确认值,并向所述终端A返回所述第二确认值;
2)当所述OBD终端接收到终端A发来的随机数交换请求时,从所述随机数交换请求中获取第一随机数;根据所述第一随机数验证所述第一确认值,若通过验证则执行步骤3),若未通过验证则执行步骤5);
3)所述OBD终端向所述终端A返回所述第二随机数;
4)所述OBD终端根据所述预设认证码、所述第一随机数、所述第二随机数计算得到加密密钥;根据预置的第一数据、第二数据和第三数据组成链路加密数据,使用所述加密密钥加密所述链路加密数据得到链路加密请求并发送给所述终端A,将所述第一数据作为链路加密密钥,配对过程结束;
5)所述OBD终端向所述终端A返回错误信息,配对过程结束。
当然,上述仅为一种可以实现终端A或B与OBD终端进行蓝牙配对连接的方式,还可以为现有技术中的其他连接方式,为了方便起见,可以将OBD终端的蓝牙模块的ID设置为所在车辆的车牌号,通过终端A或终端B选择相应车牌号ID的OBD终端进行匹配连接。
步骤三:在学员开始驾车练习时,通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则启动计时模块开始计时;
步骤四:在教练车驾驶过程中,终端A通过摄像头周期性采集驾驶学员的图像信息并上传存储器;
步骤五:驾车完毕,通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则关闭计时模块停止计时;
步骤六:处理器根据计时模块的计时时间和驾驶过程中采集到的驾驶学员的图像信息的比对结果,计算出驾驶学员的有效学时。
在上述实施方式中,步骤六的有效学时的计算规则可以为:
1、在最小规定的有效学时时间内上传的有效照片为最小学时记录,小于此学时系统自动过滤。
2、学员上下车自动刷脸验证,以有效照片的时间间隔计算学员有效学时。
3、当在训练过程中,拍摄学员未识别时,会自动连续拍摄多张照片进行验证,并暂停计时,自动验证通过后继续计时
计算公式如下:
课时合格率=在最小规定的有效学时时间内上传的有效照片/在最小规定的有效学时时间内上传的所有照片
当值大于或者等于60%的时候即为有效学时;
当值小于60%的时候即为无效学时;
需要说明的是,上述计算有效学时的规则和算法并不是对本发明的唯一限制,计算的规则和算法可以根据实际需要进行调整,并不限制本发明的保护范围。
在上述实施方式中,所述的终端A或终端B可以为智能手机、IPAD或平板电脑,优选采用使用频率更高,应用场合更广的智能手机。
在上述实施方式的基础上,具体地,所述的处理器可设置电子围栏,所述的处理器定时通过定位模块获取车辆的位置信息来判断车辆是否在所述的电子围栏内,若违反所述的处理器设定好的电子围栏规则,所述计时系统停止计时。
具体的电子围栏的设置方式可采用现有技术完成,例如可以采用高德地图的API来实现,即通过高德地图的API对区域坐标进行打点,所有点连城一个范围,当车辆的定位坐标驶出这个范围,计时将停止。电子围栏具体的工作过程可以为:
A、根据实际需要在电子地图上设置相应的电子围栏;
B、定位模块获取教练车的位置信息,并根据所述位置信息判断所述教练车是否超出设定的电子围栏;
C、如果教练车超出预先设定电子围栏范围,则计时模块停止计时,教练车重新回到电子围栏范围内,计时模块恢复计时。
所述基于电子围栏的具体工作过程,
其中,步骤A中所述电子围栏为圆形电子围栏、多边形电子围栏或不规则形状的电子围栏,具体根据需要在电子地图中预先设定。
做为一种举例,其中,步骤B中判断所述教练车是否超出设定的电子围栏的方法具体包括:
判断每一次获取的位置是否超出设定电子围栏;
当所述定位位置信息超出所述电子围栏,则将预设在本地的计数器加1,所述计数器初始值为0;
当所述计数器的值达到预设阈值时,判断出所述教练车超出预先设定电子围栏范围。
其中,判断每一次获取的位置是否处于设定电子围栏的步骤还包括:
当所述位置信息未超出所述电子围栏时,将所述计数器清零。
在上述实施方式的基础上,定位模块为GPS定位模块或北斗定位模块,多种定位方式可以适应不同定位系统,并且在不同定位系统中进行切换,增强系统的适用性。
在上述实施方式的基础上,所述OBD终端与汽车OBD接口连接,用于采集教练车运行数据并上传至存储器、终端A和终端B,OBD终端可以从汽车的系统中获取到汽车的行驶数据,可在终端显示出来,供给运管部门进行查看参考。
在上述实施方式的基础上,人脸识别模块首先定位图像中的人脸位置,提取去除背景后的人脸图像,进而与存储器中人脸图像比对。精确提取图像中的人脸信息,达到比对结果精确率高的目的。
此外,需要说明的是本申请中的人脸识别模块采用现有技术的各种人脸识别装置均可,其中的用于数据处理的处理器可以是人脸识别模块中的自带处理器,还可以由OBD终端内的处理器来实现。
本发明实施方式中采用的处理器还可以由PLD(ProgrammableLogicDevice,可编程逻辑器件)或ARM处理器等电子芯片模块编程实现,其具体选用的产品型号根据实际应用中对处理性能要求的不同而确定。
如图4所示,给出了OBD终端的一种具体实施方式的电路图。
具体地,OBD终端采用了一块STM32芯片作为处理器,使用BT05模块做蓝牙通信模块。设备在OBD终端的16脚直接取电,保证终端在不拆除情况下不会断电。
初次使用时OBD终端是未激活状态,需要激活工具发送密码到设备进行激活,设备激活状态保存在RAM中,若设备断电将会回复到未激活状态,保证了设备的不可拆除性。
STM32芯片具有96位唯一编码作为设备的ID,设备工作时终端A或B(手机)需要定时将16字节随机字符串发送到OBD终端,OBD终端同时将随机字符串、设备ID、固定密码连接后进行MD5加密,同时OBD终端会将加密结果发送给终端A或B。
具体的,本发明的OBD终端中,处理器采用STM芯片,具体型号为STM32F103C8T6;采用的GPS定位装置为MT6625。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于教练车的防作弊计时系统,其特征在于,包括OBD终端(1),所述OBD终端内设置有处理器(101),所述处理器分别连接终端A(2)、终端B(3)、人脸识别模块(4)、计时模块(5)、定位模块(6)和存取器(7),
所述终端A包括摄像头(201),用于采集驾驶学员的图像数据并上传给人脸识别模块;
所述人脸识别模块用于接收摄像头采集到的图像数据,并与存储器中存储的驾驶学员的脸部图像进行比对,得到比对结果;
所述定位模块用于实时获得教练车的位置信息和运动轨迹信息;
所述计时模块用于记录驾驶学员的驾车时间;
所述处理器用于根据人脸识别模块的比对结果计算驾驶学员的课时合格率;
所述存储器用于储存预设的驾驶学员的个人信息、预设的驾驶学员的脸部图像信息、驾车过程中摄像头采集到的图像数据和人脸识别模块的比对结果;
所述终端B用于显示驾驶学员的驾车时间和课时合格率。
2.根据权利要求1所述的用于教练车的防作弊计时系统,其特征在于,所述的处理器可设置电子围栏,所述的处理器定时通过定位模块获取车辆的位置信息来判断车辆是否在所述的电子围栏内,若违反所述的处理器设定好的电子围栏规则,所述计时系统停止计时。
3.根据权利要求1所述的用于教练车的防作弊计时系统,其特征在于,定位模块为GPS定位模块或北斗定位模块。
4.根据权利要求1所述的用于教练车的防作弊计时系统,其特征在于,所述OBD终端通过蓝牙模块分别与终端A和终端B连接。
5.根据权利要求1所述的用于教练车的防作弊计时系统,其特征在于,所述OBD终端与汽车OBD接口连接,用于采集教练车运行数据并上传至存储器、终端A和终端B。
6.一种用于教练车的防作弊计时方法,所述计时方法依据权利要求1~5任一项所述的用于教练车的防作弊计时系统完成,包括如下步骤:
1)采集驾驶学员的脸部图像和个人信息,并上传给存储器;
2)通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则启动计时模块开始计时;
3)在教练车驾驶过程中,终端A周期性采集驾驶学员的图像信息并上传存储器;
4)驾车完毕,通过终端A采集学员的图像数据并通过人脸识别模块进行识别,与存储在存储器中的驾驶学员的脸部图像比对,比对成功则关闭计时模块停止计时;
5)处理器根据计时模块的计时时间和驾驶过程中采集到的驾驶学员的图像信息的比对结果,计算出驾驶学员的有效学时。
7.根据权利要求6所述的用于教练车的防作弊计时方法,其特征在于,所述处理器设置有电子围栏,定位模块时时获取车辆的位置信息来判断车辆是否在所述的电子围栏内,若违反所述的处理器设定好的电子围栏规则,所述计时系统停止计时。
8.根据权利要求6所述的用于教练车的防作弊计时方法,其特征在于,步骤4)中人脸识别模块首先定位图像中的人脸位置,提取去除背景后的人脸图像,进而与存储器中人脸图像比对。
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