Car-eye 人脸识别在车载管理系统的中应用
在人脸技术越来越成熟的今天，车载管理系统的上班考勤应用该技术进行管理，相对于传统的刷卡上班具有低成本，管理更精确等特点。
但需要指出的是在相关国家制定的标准中没有一个使用人脸技术。标准总是跟不上时代的节凑---事实上在很多地方都是如此。这就要求设计者需要去制定自己的策略来实现人脸识别技术。去年年初，在昆明市由瑞明视讯主导的昆明市网约车标准将人脸识别通过位置照片信息这种特殊的文件格式确定下来。同时又采用传统的jt905协议作为标准将图像信息上传到平台。从而一举解决了平台的不兼容的问题。以下是其图像信息数据格式：
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起始字节 |
字段 |
长度(字节) |
说明 |
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0 |
VST ID号 |
BCD[5] |
VST的设备编号 |
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5 |
编码方式 |
BCD |
各厂商自定义，需根据设备编号中的厂商编码及编码方式 提供相应的解压缩接口 |
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6 |
车牌号 |
STRING[10] |
车牌号，不足长度以”\0”填充 |
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16 |
营运ID |
UINT32 |
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20 |
拍照原因 |
UINT8 |
0：进入重车拍照 1：服务评价拍照 2：报警拍照 3：中心主动拍照 4：ACC ON拍照 5-6：保留 7：进入空车拍照 8-9：保留 10：定时拍照 12：超速拍照 13：出城拍照 14：违规营运拍照 15：刷脸签到拍照 16-18：保留 19：动态查岗拍照 20：疲劳驾驶拍照 23：分心驾驶拍照 22：开车抽烟拍照 21：开车打电话拍照 24：异常驾驶报警 25-30：保留 31：乘客人脸拍照 |
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21 |
拍照时间 |
BCD[6] |
北京时间 YYMMDDHHMMSS |
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27 |
拍照地点的纬度 |
UINT32 |
0.0001’ |
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31 |
拍照地点的经度 |
UINT32 |
0.0001’ |
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35 |
图像ID号 |
UINT32 |
照片文件在VST中的文件ID号 |
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39 |
图像数据的大小 |
UINT32 |
图像数据的大小，单位：byte |
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43 |
保留 |
UINT32 |
保留为0 |
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47 |
逻辑通道编号 |
UINT8 |
参见A.2.2.5 音视频通道定义表 |
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48 |
乘客人数 |
UINT8 |
违规运营照片才有该字段，表示此刻车辆人数 |
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49 |
从业资格证号 |
BYTE[19] |
驾驶员的从业资格证号，如果未确定司机，填0xFF |
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68 |
报警ID |
BCD[6] |
特殊报警事件对应的报警时间 |
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74 |
识别标识 |
UINT8 |
仅当拍照原因为15、19时有效， 0x00-终端识别失败或未识别，需云端识别给出结果； 0x01-终端人脸识别通过； |
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75 |
相似度 |
UINT8 |
仅当拍照原因为15、19时有效，范围0-100 |
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76-127 |
RFU |
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保留为0 |
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128 |
照片数据 |
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在上传的图像中包含了人脸识别的动作，也包含了位置和设备报警，设备标志等信息。平台端在对这种数据格式进行转化从而形成图形和信息的存储。
car-eye团队开发的车辆智能管理云平台将采用上述图像格式。并在管理平台采集司机和用户照片。
平台有采集数据下发人脸照片到终端的功能，具备将设备上传的图片进行数据对比的功能。web客户端具有web在线采集或者上传司机照片两种选项。这样不仅能实现设备离线的对比，还能实现云平台对司机的在线对比，不仅能实现1:1的对比，也能实现1：N的对比。
car-eye开源官方网址：www.car-eye.cn