一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法与流程

本发明涉及智能卡口领域，具体而言，涉及一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法。

背景技术：

1、随着城市交通的日益繁忙和复杂化，对交通管理和控制的要求也越来越高；在这种背景下，智能交通系统（its）应运而生，以提高交通效率、安全性和舒适性；其中智能卡口系统作为智能交通系统的重要组成部分，具有自动监控、数据采集与处理、违章检测与记录等多种功能；

2、然而，传统的智能卡口系统由于没有统一的数据接口和通讯协议进行约束，导致治安卡口系统形成一个个信息孤岛，无法形成一张城市整体布控网，进而导致其只能进行基本的车辆识别和记录，系统在面对复杂交通状况和异常事件时，往往无法做出及时、准确的响应；其次，它降低了系统的工作效率；缺乏自动化功能意味着很多操作需要人工进行，这不仅增加了人力成本，还可能导致处理速度变慢，影响交通管理的效率；最后，它限制了系统的应用范围和扩展性；随着城市交通管理的不断发展和变化，对治安卡口系统的要求也在不断提高；

3、为了克服传统智能卡口系统的局限性，并满足现代城市交通管理的需求，本发明提出了一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法。

4、因此我们对此做出改进，提出一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对目前存在的传统的智能卡口系统由于没有统一的数据接口和通讯协议进行约束，导致治安卡口系统形成一个个信息孤岛，无法形成一张城市整体布控网，进而导致其只能进行基本的车辆识别和记录，系统在面对复杂交通状况和异常事件时，往往无法做出及时、准确的响应；其次，它降低了系统的工作效率；缺乏自动化功能意味着很多操作需要人工进行，这不仅增加了人力成本，还可能导致处理速度变慢，影响交通管理的效率；最后，它限制了系统的应用范围和扩展性。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法，以改善上述问题。

3、本技术具体是这样的：

4、包括以下模块：

5、后端服务模块：用于加载驾驶员情绪分析与预警模块所需的模型和算法，并初始化道闸开关控制与信息发送模块，确保道闸处于默认状态，初始化车辆图像采集与跟踪模块，确保摄像头和相关设备正常工作；

6、车辆图像采集与跟踪模块：通过摄像头实时捕获车辆图像，利用图像识别技术，对车辆进行跟踪，获取车辆的运动轨迹和速度信息；

7、驾驶员情绪分析与预警模块：从车辆图像中提取驾驶员面部图像，并利用面部识别技术和情绪分析算法，分析驾驶员的情绪状态，其中情绪状态包括：疲劳、骄傲、愤怒、紧张、急躁和愉快，根据分析结果，判断驾驶员是否存在紧张、疲劳、愤怒与急躁情绪，通过用户界面和多模态交互模块发出预警信息；

8、道闸开关控制与信息发送模块：根据预警信息，决定是否控制道闸开启和关闭，驾驶员情绪异常严重，自动关闭道闸，阻止车辆通行，并通过网络通信方式，向后端服务模块发送预警信息，以便进一步处理；

9、用户界面：实时显示车辆图像、驾驶员情绪分析结果与道闸状态信息；

10、多模态交互模块：允许用户通过界面进行交互操作；

11、所述驾驶员情绪分析与预警模块通过结合情感识别算法，分析驾驶员的情绪状态，并输出危险行为的预测预警信息，具体包括以下步骤：

12、步骤一：数据收集：使用高清车载摄像头和麦克风进行数据采集；

13、确定数据采集方式：通过车载摄像头捕捉驾驶员面部表情，通过车载麦克风录制驾驶员语音；

14、设计实验场景：在模拟真实的驾驶环境中收集数据，确保涵盖各种驾驶情况和情绪状态；

15、数据标注：对收集的数据进行情绪标注；

16、数据存储：将标注后的数据存储到安全可靠的数据库中，以备后续模型训练使用；

17、步骤二：面部表情分析：

18、图像预处理：首先使用opencv库来捕获和处理实时视频流，对每一帧图像进行面部检测，确保只有面部区域被处理，对于视频流中的每一帧图像(i)，面部检测表示为：r=facedetection(i)，其中r是检测到的面部区域，对于检测到的面部区域r，预处理表示为：rpreprocessed=preprocessr，对收集的面部图像进行灰度化、归一化、去噪预处理操作，用于提高图像质量；

19、数据集划分：采用softmax函数进行分类，将预处理后的图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，所述softmax分类通过对于给定的输入x，其属于类别i的概率为：p(y=i∣x)=ezi/∑j=1kezj，其中p(y=i∣x)表示在给定输入x的条件下，输出y为类别i的概率，x表示像素值向量，y代表输出概率，zi是模型对于类别i的原始输出，k是类别的总数，∑j=1kezj是对所有类别j的ezj进行求和，用于归一化概率分布；

20、构建cnn模型：设计一个合适的卷积神经网络结构，用于提取面部图像中的特征，所述cnn特征提取卷积层的输出计算公式为：flk=σ(∑i=1nl−1(fl−1i∗wlik)+blk)，其中：flk表示在第i个l层的第i个k个特征图的输出；σ是一个激活函数，用于引入非线性特性；∑i=1nl−1表示对前一层（通过第i个l-1层）的所有特征图进行卷积操作，并将结果求和；fl−1i表示第i个l-1层的第i个特征图；wlik表示连接第i个l-1层的第i个特征图和第i个l层的第i个k个特征图的卷积核；∗表示卷积操作；blk是第i个l层的第i个k个神经元的偏置项；

21、模型训练：使用训练集对cnn模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数；

22、模型评估与优化：使用验证集评估模型的性能，根据评估结果进行模型调优；

23、情绪识别：将预处理后的面部图像输入到预先训练好的cnn模型中，模型会输出每个表情类别的概率分布，对于预处理后的图像rpreprocessed，表情识别表示为：p=modelinference(rpreprocessed)，其中p是一个概率分布向量，表示不同表情类别的可能性；modelinference为构造函数；

24、道闸开关控制与信息发送模块用于根据车辆信息和违章记录，控制道闸开关，并发送相关信息到led显示屏，具体包括以下步骤：

25、步骤a：信号采集与处理：

26、信号采集：初始化传感器接口：配置传感器接口，确保能够正确读取传感器数据；

27、数据收集：定时和事件触发地从传感器读取原始数据；

28、信号预处理：使用移动平均滤波算法去除原始信号中的噪声，对于n个数据点的移动平均，每个新数据点的平均值是最近n个数据点的和除以n，具体公式如下：mat=(1/n)∑n−1i=0xt−i，其中mat表示在时刻t的移动平均值；n表示用于计算移动平均值的样本数量和窗口大小；∑n−1i=0表示对从i=0到i=n−1的所有项进行求和；xt−i表示在时刻t−i的观测值以及数据点。

29、作为本技术优选的技术方案，后端服务模块采用spring框架与springboot构建后端服务，处理业务逻辑，并采用hibernate进行对象关系映射，方便与数据库交互，具体包括以下步骤：

30、步骤a：创建springboot项目；

31、步骤b：编写业务逻辑；

32、步骤c：创建控制器；

33、步骤d：运行和测试；

34、步骤e：数据库初始化与迁移。

35、作为本技术优选的技术方案，用户界面采用springmvc构建web应用程序，提供用户界面，包括以下步骤；

36、s1：创建springmvc项目；

37、springinitializr：使用springinitializr的web界面和api快速生成项目结构；

38、s2：选择需要的依赖项；

39、s3：创建模型；

40、s4：创建控制器；

41、s5：创建视图；

42、s6：模板引擎选择：选择适合的模板引擎，用于渲染动态视图。

43、一种基于java的智能卡口硬件联动控制方法，具体包括以下步骤：

44、sa：需求分析：创建在线调研工具并进行用户访谈；

45、sb：交互设计与实现；

46、sc：系统集成与测试。

47、作为本技术优选的技术方案，上述步骤sb中描述的交互设计与实现包括gui设计、asr与tts与手势识别。

48、作为本技术优选的技术方案，上述步骤sc中描述的系统集成与测试包括持续集成工具、性能测试与自动化测试。

49、作为本技术优选的技术方案，车辆图像采集与跟踪模块通过摄像头采集车辆图像，并利用图像识别技术识别车牌号码，具体包括以下步骤：

50、s01：图像采集；

51、s02：车辆检测；

52、s03：车辆跟踪；

53、s04：行为分析；

54、s05：数据存储与检索；

55、s06：系统集成。

56、作为本技术优选的技术方案，上述步骤s04中描述的行为分析通过分析跟踪结果，判断车辆的行为。

57、作为本技术优选的技术方案，上述步骤s05中描述的数据存储与检索使用java的jdbc来存储违章记录到数据库中，使用java的web框架来构建用户界面。

58、作为本技术优选的技术方案，上述步骤s06中描述的系统集成对所有的模块集成，并使用java微服务框架中的springcloud进行构建。

59、与现有技术相比，本发明的有益效果：

60、在本技术的方案中：

61、1.为了解决现有技术中智能卡口智能化程度低的问题，本技术通过设置的通过驾驶员情绪分析与预警模块，实现了实时监测驾驶员的情绪状态，预测危险行为，并及时发出预警信息，有效降低因驾驶员情绪波动引发的交通事故风险；

62、2.为了解决现有技术中智能卡口的效率以及准确性低的问题，本技术通过设置的车辆图像采集与跟踪模块，实现了能够精确捕捉车辆图像，识别车牌号码，跟踪车辆轨迹，有助于及时发现和处置交通违规行为，提高交通监控的效率和准确性；

63、3.通过设置的行为分析，实现了判断车辆行为，为交通管理部门提供有力数据支持，帮助其更好地了解和掌握交通状况，优化用户体验与交互便捷性，解决了现有技术中智能卡口交通效率低的问题；

64、4.通过设置的后端服务模块与系统集成，实现了后端服务模块采用高效的框架和数据库交互方式，能够快速处理大量数据，提供稳定的后端支持，以及将所有模块紧密集成，确保整个系统的稳定性和高效性，采用微服务架构，使得系统具有良好的可扩展性和可维护性，能够根据实际需求灵活扩展功能模块，解决了现有技术中智能卡口系统稳定性以及扩展性低的问题。