基于Adaboost人臉識別的汽車充電樁控制裝置及其控制方法的研究

0   引言

隨著新能源汽車的不斷發(fā)展，電動汽車覆蓋率也逐年提升，充電式電動車成為目前電動車發(fā)展的主要方向，特斯拉下沉式銷售與比亞迪、蔚來等國產(chǎn)電動車在市場中不斷角逐。而與電動汽車配合使用的充電樁也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于住宅區(qū)、高速公路服務(wù)區(qū)等場所。

但是傳統(tǒng)的充電樁的用戶識別模式為集成RDIF 芯片，與IC 卡配合使用。傳統(tǒng)IC 卡采用硅片存儲信息，與傳統(tǒng)標識卡（磁條卡，條碼）相比，具有非接觸性、技術(shù)成熟等特點。

IC 卡作為身份識別秘鑰，主要用于配合充電樁識別身份。用戶需要充電時，將IC 卡放置在IC 卡識別區(qū)，充電樁內(nèi)置電路識別身份無誤后核對信息，確認信息無誤后觸發(fā)充電電路開始充電?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶體驗要求的不斷提升，已經(jīng)無法滿足潮流發(fā)展的要求。

作者簡介:申志成(1989一)，男，碩士，工程師，從事電力一線生產(chǎn)工作。

1   技術(shù)分析

1.1 傳統(tǒng)問題分析

目前IC 卡存在以下問題：

1)IC 卡作為小件實體容易遺失，遺失補辦手續(xù)多有不便；

2) 部分IC 卡只預(yù)置信息而沒有身份識別區(qū)，意味著卡片一旦遺失就不能再確認剩余額度；

3)IC 卡基于電磁感應(yīng)原理需要遠離手機等帶磁物體，防止因消磁而失效；

4)IC 卡因板材結(jié)構(gòu)不能接觸高溫環(huán)境，并且不能彎折，容易老化且表面絲印磨損；

5)IC 還存在信息容易被惡意破解、復(fù)制、修改等安全隱患，不再適用于具有較高安全要求的充電樁控制領(lǐng)域。

另外，IC 卡的損壞、丟失等情況而發(fā)生將造成電動車無法充電，這就會降低用戶黏性，造成用戶的使用體驗變得非常糟糕，為電動車的廣泛普及造成損害。

1.2 控制裝置功能設(shè)計

采用人臉識別技術(shù)為支撐，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的IC 卡信息，進一步提升信息安全性與用戶無接觸式體驗，杜絕由于卡丟失或損壞造成的用戶無法充電的問題。

控制裝置方面將裝置分模塊設(shè)計，包括采集、控制、通訊、比對四大模塊。采集模塊以人臉圖像信息為基礎(chǔ)，采用高精度攝像機，收集用戶信息。采集完成后，將有效信息傳給控制模塊。控制模塊對圖像進行預(yù)處理及標準化，通過相關(guān)人臉圖像識別算法對圖像進行特征識別及提取，然后將識別出來的特征信息輸出到服務(wù)器端。

服務(wù)器端將上傳來的特征信息與預(yù)置的特征信息進行對比。最后，服務(wù)器端將對比結(jié)果回傳給充電樁，然后由充電樁來控制是否對用戶進行充電。

人臉圖像識別算法主要通過設(shè)置一定分辨率的檢測器，然后通過積分法將圖像信息轉(zhuǎn)化為檢測器各分辨率內(nèi)的特征信息，篩選錯誤率少的特征信息，最后轉(zhuǎn)化為一般性的特征。

1.3 Adaboost算法

Adaboost 算法是一種分類器算法，其原理是基于級聯(lián)分類方式的相關(guān)模型。所謂的級聯(lián)分類方式，就是將多個不同的強分類器按照各自特性，形成級差配合，一級一級完成串聯(lián)。而每個單獨的強分類器分別由多個弱分類器構(gòu)成，弱分類器通過加權(quán)方式進行組合，不同的強分類器的構(gòu)成內(nèi)容不同。一個強分類器可能包含8 個弱分類器而也可能包含28 個弱分類器。級聯(lián)的方式就是將分類器進行串聯(lián)，一般情況級聯(lián)用的單個強分類器最少應(yīng)配置18 個弱分類器，一次級聯(lián)應(yīng)配置12 個強分類器。從而構(gòu)成了一個包括200 多個弱分類器的級聯(lián)強分類器。由于強分類器的計算精準較高、對樣本判別度高，可以實現(xiàn)負樣本精確識別，所以級聯(lián)強分類器一旦發(fā)現(xiàn)被監(jiān)測樣本為負樣本就立即終止分類器調(diào)用進程，進一步縮短檢測時間，提高效率。同時，由于圖像識別中的對象經(jīng)常存在大量的負樣本區(qū)域，通過級聯(lián)分類器可以完成初步高速篩選，對負樣本進行粗篩加拋棄工作，精益化工作進程。由于負樣本被大量拋棄，只有正樣本和少量的負樣本才能進入下個流程，通過一級一級地篩選，保證了最后輸出的樣本的可用性，從而保證了最后輸出的正樣本的偽正(false positive) 的可能性非常低。

另外，Adaboost 算法是基于迭代的一種算法。在迭代起始階段，所有訓(xùn)練樣本的權(quán)重都統(tǒng)一設(shè)定為1，在此樣本分布下訓(xùn)練出一個弱分類器。在第n 次（n=1,2,3,…M，M 為迭代次數(shù)）迭代中，該樣本的計算權(quán)重由上一次即第n-1 次迭代的結(jié)果而設(shè)定。從而實現(xiàn)在每次迭代的最后，都對樣本權(quán)重進行再計算的過程，被分類錯誤的樣本將得到更高的權(quán)重。通過這樣的方式，實現(xiàn)分錯的樣本快速識別，形成全新的一個樣本分布，從而開始下一次迭代。一次又一次的迭代從而產(chǎn)生了一代又一代的弱分類器。經(jīng)過M 次循環(huán)迭代，得到M 個弱分類器，把這M個弱分類器按照各自的權(quán)重疊加起來，就得到最終的強分類器。

2   控制裝置結(jié)構(gòu)

根據(jù)提出的控制裝置的功能設(shè)計方案，進一步確定各模塊的物理元件配置，配置圖如圖1 所示。

圖1 人臉識別充電控制裝置模塊配置圖

2.1 各模塊配置及功能

采集模塊采用高清攝像機，用于采集人臉圖像并且輸出人臉圖像的數(shù)字信息。

控制模塊采用PLC 電路板，根據(jù)攝像機采集的人臉信息進行圖像預(yù)處理及標準化，以輸出人臉圖像的預(yù)處理標準信息。再將上述人臉圖像預(yù)處理標準信息進一步進行基于Adaboost 算法的特征識別及提取，以輸出人臉圖像的灰度特征信息，算法相關(guān)部分程序結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

通訊模塊包括有線的信號傳輸與無線信號傳輸兩種模式，兩種通訊方式均為上傳下送雙向通訊，溝通控制模塊與對比模塊。為了保證傳輸?shù)木_性，要求通訊模塊獨立于控制模塊與之后的比對模塊。通訊模塊將人臉圖像灰度特征信息從控制模塊輸出給比對模塊，將對比信息從比對模塊傳輸給控制模塊。

比對模塊包括一套聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，信息隨時更新，該模塊只具有數(shù)據(jù)庫讀的功能與權(quán)限，無法編輯和上傳。

局域網(wǎng)服務(wù)器負責(zé)數(shù)據(jù)判別，將輸入的人臉圖像灰度特征信息與數(shù)據(jù)庫中預(yù)置灰度特征信息進行比對，輸出成功（允許充電）或失敗信號（拒絕訪問/ 拒絕用戶使用充電樁進行充電）。

最后，配置的交互模塊實現(xiàn)人機互動，主要包括觸控屏與音頻輸出揚聲器。如果控制電路板獲取比對失敗信號，則通過觸摸屏和揚聲器提醒用戶未注冊或者未匹配，提醒用于進行注冊或者再次嘗試人臉識別；如果控制電路板獲取比對成功信號，則通過觸摸屏和或揚聲器提醒用戶選擇充電時長、充電金額等交互信息。

2.2 基于Adaboost算法的人臉識別疊加算法

利用Adaboost 算法對大量人臉樣本進行學(xué)習(xí)，在人臉和非人臉摻雜的樣本中訓(xùn)練出弱分類器。將多個訓(xùn)練完成的弱分類器進行級聯(lián)，從而構(gòu)成了人臉識別的級聯(lián)成強分類器。該算法具有增益特性，是一種自適應(yīng)增強算法，理論上只要迭代次數(shù)無限多錯誤率就能達到無限低。Adaboost 級聯(lián)強分類器對特定的實體進行分類，從原生的弱分類器開始訓(xùn)練出來。

Adaboost 算法進行人臉檢測，主要利用人臉灰度分布不一致這一特性，其采用積分圖計算Haar 特征，Haar 特征具有計算簡單、檢測速度快等優(yōu)點。Adaboost算法檢測過程首先計算圖像的Haar 特征，并且在算法訓(xùn)練過程中將錯誤率最小的Haar特征轉(zhuǎn)換為弱分類器，再把弱分類器組合成強分類器實現(xiàn)人臉識別。Haar 特征值能夠準確地反映圖像的灰度變化，人臉的眼睛比臉頰的顏色更深，鼻梁兩側(cè)顏色比鼻梁顏色更深，通過對臉部特征的計算可提取到人臉的Haar 特征值。

3   控制方法流程

根據(jù)設(shè)計完成的充電樁控制裝置，進行控制流程設(shè)計，以用戶最優(yōu)為出發(fā)點，開展汽車充電樁的控制方法研究。本控制方法是基于Adaboost 算法的人臉識別的控制方法，因此，流程起始即為人臉采集，具體流程如圖3 所示。

步驟1 采集模塊（高清攝像機）進行采集人臉圖像并且輸出人臉圖像的數(shù)字信息。

步驟2 控制模塊獲取上述人臉圖像數(shù)字信息，并且將上述人臉圖像數(shù)字信息進行圖像預(yù)處理及標準化，以輸出人臉圖像的預(yù)處理標準信息。

步驟3 控制模塊將上述人臉圖像預(yù)處理標準信息進行基于Adaboost 算法的特征識別及提取，以輸出人臉圖像的灰度特征信息。

步驟4 通訊模塊向比對模塊進行有線輸出上述人臉圖像灰度特征信息。比對模塊在獲取上述人臉圖像灰度特征信息后，利用局域網(wǎng)服務(wù)器將上述人臉圖像特征信息與預(yù)置灰度特征信息與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的預(yù)置信息進行比對，以輸出比對成功或者失敗信號；各模塊關(guān)聯(lián)情況如圖4 所示，可以看出通訊模塊是整個流程中的核心部分。

步驟5 局域網(wǎng)服務(wù)器通過通訊模塊將比對成功或者失敗信號發(fā)送至控制模塊。

步驟6 控制模塊獲取上述比對成功或者失敗信號，并且根據(jù)上述比對成功或者失 敗信號通過通訊模塊進行充電樁控制，觸發(fā)或者關(guān)閉充電樁的充電電路。并同時通過通訊模塊控制交互模塊，做出相應(yīng)反饋與交互，并開放用戶注冊及新一次人臉識別。

步驟7 通過交互模塊與控制模塊進行觸控交互和語音交互。

4   Adaboost人臉識別流程

Adaboost 算法，通過設(shè)置24×24 檢測器，其內(nèi)包含了15 000 個特征矩形，以甄選合適的矩形特征，并將其組合成強分類器，從而實現(xiàn)高精度的人臉識別效果。

Adaboost 迭代計算檢測的訓(xùn)練速度受到兩方面的重要影響，一方面是特征的選取，而另外一方面是特征值的計算。人臉的面部特征通?？梢跃匦谓Y(jié)構(gòu)特征進行簡單的描繪。如圖5 所示。

圖5 中的人臉的面部特征由兩個矩形結(jié)構(gòu)特征完成。通常一個24×24 檢測器，其像素數(shù)量巨大，包含了約150 000 個矩形結(jié)構(gòu)特征，必須通過Adaboost 迭代算法進行快速篩選，通過級聯(lián)強分類器實現(xiàn)人臉特征甄別。

因此，Adaboost 人臉識別主要流程如下：

步驟1 設(shè)置24×24 檢測器；

步驟2 利用積分圖計算人臉圖像預(yù)處理標準信息的Haar 特征；

步驟3 將錯誤率最小的Haar 特征轉(zhuǎn)換為弱分類器；

步驟4 將弱分類器組合為強分類器。

5   結(jié)論

基于Adaboost 人臉識別的電動汽車充電樁控制裝置及相應(yīng)控制方法通過Adaboost 算法，配合高清攝像機，能在各種環(huán)境下實現(xiàn)高效準確地人臉識別，用戶在使用充電樁過程中，不需要攜帶IC 卡等密鑰，避免IC 卡遺失、消磁等問題，在方便使用的同時提高可靠性，有效防止IC 卡被破解、仿制等安全隱患。人臉識別是指人的面部五官以及輪廓的分布，這些特征因人而異，與生俱來且不易改變。與其他識別技術(shù)相比，人臉識別具有非侵擾性，無需干預(yù)正常行為即可達到良好的識別效果。該裝置及對應(yīng)方法研究完后可以應(yīng)用于各類新型交直流充電樁，能夠有效提升各類充電樁的易用性，提高充電樁使用的可靠性和安全性，同時能夠保障電動汽車用戶的財產(chǎn)安全與隱私權(quán)利，推動充電樁的快速普及，提升基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)質(zhì)量，促進社會主義現(xiàn)代化建設(shè)。

參考文獻：

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年4月期）