The invention relates to a vehicle driving monitoring system based on IOT, including vehicle control equipment, AVR32 chip, high-definition camera and image processing equipment, high-definition camera, set on the road inside the vehicle, the driver was used to obtain high-definition camera face images, image processing apparatus for HD facial images for image processing, AVR32 the chip is respectively connected with the vehicle control device and image processing device, image processing device for output to determine the control mode of the vehicle control device based on. By the invention, the authorized user can ensure the lawful driving of the road vehicle by the authorized user.
【技术实现步骤摘要】
基于物联网的路面车辆行驶监控系统
本专利技术涉及车辆控制领域,尤其涉及一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统。
技术介绍
车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。车,是指陆地上用轮子转动的交通工具;辆,来源于古代对车的计量方法。那时的车一般是两个车轮,故车一乘即称一两,后来才写作辆。由此可见,车辆的本义是指本身没有动力的车,用马来牵引叫马车,用人来拉或推叫人力车。随着科学技术的发展,又有了用蒸汽机来牵引的汽车等等。车辆的种类虽然多,构造却大同小异。这应该说是标准化的功劳,也是大型生产流水线的需要。随着社会的发展、科技的进步和需求的变化,铁路车辆的外形开始有了改变,尤其是客车车厢不再是清一色的老面孔。但是它们的基本构造并没有重大的改变,只是具体的零部件有了更科学先进的结构设计。一般来说,车辆的基本构造由车体、车底架、走行部、车钩缓冲装置和制动装置五大部分组成。现有技术中,传统能源的路面车辆和电动能源的路面车辆成为家用或公用的主流车型,通常,路面车辆都由车主或车主认识的人员驾驶,但是也会出现不法分子劫持车辆的情况发生,这时,需要路面车辆本身对不法分子鉴别,并做出拒绝继续行驶的动作,这样才能遏制不法分子的犯罪行为,避免交通事故发生,保护车主的人身安全和经济利益。然而,现有技术中并不存在这样的鉴别机制,因此,需要一种新的路面车辆监控方案,能够引入鉴别机制对非法人员进行有效鉴别。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统,改造现有技术中路面车辆行驶监控系统,引入人脸检测技术和引入物联网技术对路面车辆的驾驶员进行身份鉴别,并在发现非授 ...
【技术保护点】
一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统,所述系统包括车辆控制设备、AVR32芯片、高清摄像头和图像处理设备,高清摄像头,设置在路面车辆内部,用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像,图像处理设备用于对高清脸部图像进行图像处理,AVR32芯片分别与车辆控制设备和图像处理设备连接,用于基于图像处理设备的输出确定对车辆控制设备的控制模式。
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的路面车辆行驶监控系统,所述系统包括车辆控制设备、AVR32芯片、高清摄像头和图像处理设备,高清摄像头,设置在路面车辆内部,用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像,图像处理设备用于对高清脸部图像进行图像处理,AVR32芯片分别与车辆控制设备和图像处理设备连接,用于基于图像处理设备的输出确定对车辆控制设备的控制模式。2.如权利要求1所述的基于物联网的路面车辆行驶监控系统,其特征在于,所述系统包括:车辆控制设备,对路面车辆进行控制,用于在接收到合法用户信号时,维护驾驶员对路面车辆的继续驾驶,还用于在接收到非法用户信号时,根据路面情况控制路面车辆靠边停车;AVR32芯片,分别与特征向量比较子设备和车辆控制设备连接,用于在接收到人脸识别成功信号时,发出合法用户信号,还用于在接收到人脸识别失败信号,发出非法用户信号;高清摄像头,设置在路面车辆内部,用于对驾驶员进行拍照以获得高清脸部图像;亮度补偿设备,与高清摄像头连接,用于接收高清脸部图像,基于高清脸部图像中各个像素的灰度值确定高清脸部图像的平均亮度,并将高清脸部图像的平均亮度与预设亮度进行比较,当高清脸部图像的平均亮度大于等于预设亮度,对高清脸部图像进行亮度降低调整以获得亮度调整图像,当高清脸部图像的平均亮度小于预设亮度,对高清脸部图像进行亮度提升调整以获得亮度调整图像;高斯平滑设备,与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像,对亮度调整图像进行高斯平滑处理以获得平滑图像;灰度化处理设备,与高斯平滑设备连接以接收平滑图像,并对平滑图像执行灰度化处理以获得灰度化图像;直方图均衡设备,与灰度化处理设备连接以接收灰度化图像,并对灰度化图像执行直方图均衡处理以获得均衡图像;特征提取设备,分别与直方图均衡设备和IP解包设备连接,对接收到的均衡图像进行处理;特征提取设备包括波动阈值选择子设备、像素处理子设备、矩阵拆分子设备、十进制转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备;波动阈值选择子设备与直方图均衡设备连接,用于计算均衡图像的复杂度,基于均衡图像的复杂度选择波动阈值大小,均衡图像的复杂度越高,选择的波动阈值越大,波动阈值为正数;像素处理子设备分别与波动阈值选择子设备和直方图均衡设备连接,用于接收均衡图像,针对均衡图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理:以对象像素为中心像素,在均衡图像中获取3×3大小的对象像素矩阵,将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较,以获得二值化矩阵,二值化矩阵为3×3大小,二值化矩阵由8个二值化像素组成,参考像素大于等于对象像素与波动阈值之和,则参考像素对应的二值化像素的像素值为1,参考像素小于对象像素减去波动阈值后的差值,则参考像素对应的二值化像素的像素值为﹣1,其他取值的参考像素对应的二值化像素的像素值为0;矩阵拆分子设备与像素处理子设备连接,用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成一个正二值化矩阵和一个负二值化矩阵,正二值化矩阵由8个二值化像素值组成,负二值化矩阵也由8个二值化像素值组成,正二值化矩阵的每一个二值化像素值减去负二值化矩阵相应位置...
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