【練車週記:三明治鼓勵法】
早上去木柵動物園停車場與路上練車,我覺得道路駕駛教練與駕訓班教練最大差異,就是:
一個都說你錯錯錯~開到很喪志超討厭練車;
一個滿滿鼓勵,邊練邊討論“如何開更好”~開車逐漸好玩了起來。
在駕訓班時,老教練其實人是好的,但就老一輩慣性對女人有成見實在令人一肚子鳥氣;譬如:看我握方向盤的手,總說:「你們女生手沒力氣就都抓很緊很僵,又會腳內八油門煞車切換很不好」,因為覺得被先入為主很不爽,又不知道自己哪時候手力氣小、內八腿,總是被嫌開很爛但不知道自己錯在哪。
然後每次都被說:「開歪了還分不清哪兒歪,是你們女生方向感差」「眼睛看錯位置了」,但我真不知道看錯在哪。
現在的道路駕駛教練觀察我開車,鼓勵而後修正,反而找到我的盲點~
我開車時總會一直覺得車頭偏左,停車時也覺得自己停歪偏左,所以想要往右調整,反而車子歪掉;當教練指導我開正,我卻覺得車子往右偏了!結果發現是我兩眼視差造成(我總覺得視覺清晰不習慣戴眼鏡),右眼視力差所以總依賴左眼視覺,左眼看車子怎麼開都是偏左啊……於是今日練習時,左眼閉一下就能判斷出正位了,以後還是乖乖戴眼鏡開車。
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倒車入庫用玩具汽車模擬學習,很快就能理解進入狀況了~
今天教練說我的優點是開車時手握方向盤很穩,以新手來說很棒,於是後來上路開後也完全沒了緊張,學習過程中如果被給予「三明治鼓勵法」,不只可以延續學習熱情,還能更快找到盲點。
三明治鼓勵法,顧名思義當你要指導一個人學習進步時,第一句先給予讚美的話、第二句在給予修正建議、最後總結他做的很好。
對孩子教育,或是成人學習,使用這樣的技巧事實上可以幫助人們進步更快!我指導運動也是都給以三明治鼓勵法,同學們才不會過於挫折放棄學習。
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想到以後可以開車帶家人上山下海就覺得很開心!甚至以後也可以到沖繩去租車旅遊了~這都是以前的夢想,但一直沒有去做。
以前會寄望老公去學,我等著被載就好;但是筋肉老爺一有時間,就寄情於比賽準備,駕照他也是沒有的,所以我們的家庭自駕夢就一直延緩直到40歲。
兒子有點可黏,到小學三年級了才可以開始體會自駕出遊的好玩,但總而言之媽媽我快要做到了,說來,掌握住方向盤的感覺,很像是掌握著人生決定權的感受呢……這感覺真好!
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅天下有车,也在其Youtube影片中提到,交通的日漸完善和汽車制造工藝的進步,使得人們購買車的需求越來越大。不少人的人為了能夠開車上路,就到駕校學習考駕照。駕照最快多久能拿呢?相信不少人都看過這樣的廣告,那就是能夠在45天的時間內包拿到駕照。這樣的消息真的有可信度嗎?...
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學習駕照上路時間 在 蔡傑爸 Facebook 的精選貼文
蔡傑爸爸您好:
我的孩子12歲,重度自閉症,智能障礙和情緒障礙,低口語。
常常一點點挫折就會遷怒、動手和情緒爆炸,我們處理方式是讓他冷靜後再跟他溝通,我們是堅持不用體罰方式對待,不讓他模仿,體罰也沒有用,在外面,突然爆炸,會去抓別人或刻意一些肢體行為,我們困擾的他的情緒障礙和肢體行為,不知您的經驗是如何解決。
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我的處理方式在之前已經PO很多了,
早期的文章,
可參閱~【情緒障礙與委屈篇】。
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傑爸:
謝謝您!以前我也看過這篇,事隔多年,再次閱讀,又是不同的感覺,您的文字易懂又親切,感覺在我前面述說帶蔡傑的點點滴滴心情,正如您之前提的「我們要走入孩子的世界」。
我以為我有,其實....自己只是抬起腳而已,我會加油的。
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因為孩子的障礙,
我們最好要幫助孩子學會一些技能,
學什麼都好,
如果有技術性的事情就更好了。
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訓練中難免有抗拒或暴動,
家長最好親自陪孩子一起熬過,一起挺過,
一次又一次的練習,
情緒才能在鍛鍊過程中….
穩定下來。
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傑爸:
能否讓我再提問一下,所謂「技術性」的事情,能再舉例嗎?
我有為孩子安排游泳與體操,都是一對一有教練帶的課程,目前也在學騎腳踏車,您說的是這些「技術性」,是否我都還要親自再帶他訓練?
那運動時間,您覺得要多久較恰當?
目前課業完成,就已經要耗很多時間了…,請您分享一下。
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我個人的想法是…
只要有吃飯,就要運動,
我可以同意孩子一天不寫功課,
一天不看書,
一天不做學校的任何學習,
但,就是不能一天不運動。
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這十幾年來,
為什麼我要堅持每天陪孩子運動?
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因為沒有任何訓練比...
【一起運動】、【一起玩】更能增進親子關係,
這是我們生活的重心,
或許是這樣的堅持,
蔡傑的身心發展逐漸穩定,
身體也比較健康。
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身體健康,非常重要!
試想....孩子一天到晚,
身體都處在不舒服的狀態,
他又不會表達,
我們要如何要求他?
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唯有身體不被「生理因素」所影響之下,
身體舒暢,心情好,
才能有正常的互動與正常的學習。
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我認為....運動,
就是最容易產生快樂因子與維持身心健康的方式。
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而..所謂的技術,
就是透過【長時間學習】才能獲得,
並不是...看一眼,就能學會的,
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游泳、體操、腳踏車,都很好,
運動的時間就依照自己的生活去安排,
不需要一定的準則,
只要你們開心就好。
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我每天會陪孩子運動2小時,
控制孩子的情緒障礙就是在...
親自陪伴的過程中去不斷的去挑戰,
然後一起度過。
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我想強調一下,
【自己教】與【請別人教】的差別是….
你請教練教,教練的能力會變強,
教練可以叫你的孩子做,
但,孩子學會的技能,
家長卻不一定就有辦法叫自己的孩子動起來。
這不是很可悲的事情嗎!
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自閉症「類化能力」都很差,
換個人,換個環境,什麼都做不到了,
這樣的技術...等於沒有用。
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有用的技術應該是….
不管任何情況,不管面對任何人,
都能順利展現出來才有用。
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所以我認為….
會跟孩子會相處一輩子的人,
必需具備這樣的能力才行,
因為教練或老師,
並不會跟自閉症相處一輩子。
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傑爸:
真是「一針見血」指出問題;跟您談話很愉快,非常受教。感恩!
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【三個月之後】
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傑爸您好:
之前跟您請教過,我改變了心態、修正自己的方法;
非常的神奇!孩子也變的好溝通了!
早上我們固定去練騎車、運動再回去洗澡寫功課…..,
雖然疫情持續,我們的作息沒改變,孩子穩定成長。
目前騎you buy沒問題,但上坡還是要用小車來練習。
想跟您分享他騎車的影片~
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非常好!影片我看了,
一定要持續保持下去,
然後變成日常的習慣,
孩子的能力就會一點一滴慢慢累積起來了。
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傑爸:
謝謝您!不只是學騎車這件事,從中間培養了,如何使用卡片借車、還車、保管卡片…還有遇到狗及路人時如何處理,看著每天的成長、心中也規劃著如何能騎出公園,呵~有了您教蔡傑騎 摩托車的經歷,我可以慢慢規劃。
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其實...
即便蔡傑考上駕照了,
我的訓練...還是不能鬆懈。
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自閉兒學會了,
一定都會遵守交通規則,
這個不用擔心。
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他們就像是機器人一樣,
教什麼,就做什麼,
也不會有任何改變。
.
但,在現實的道路上,
不守規矩的人很多,
酒駕啦!屁孩啦!蛇行飆車啦!
這樣的人很多。
.
萬一碰上....大卡車的視線死角,
不小心...直接把你輾過去,
還是…不幸,
我們孩子遇到碰撞的交通事故,
他們不會跟人類溝通,怎麼辦?
.
學習,是永無止境的,
我不會因為現實的危險而退縮,
.
蔡傑考上駕照後,
我要求他每天載著爸爸一起旅行,
我相信自己的孩子,
也放心把我的命交給他。
.
【身障者】....費勁千辛萬苦,
好不容易考上駕照,很開心,
可是有牌照卻不敢上路的人也很多,
這需要... 無比強大的【勇氣】!
.
沿途,
我看到任何危險...即將發生,
除了要馬上提醒,
我要化解危機,
蔡傑也要馬上改進才行!
.
馬路上,不能有任何差錯!
一次也不行!
.
【突破障礙】與【進步】,
從來就不會從天下掉下來,
都是這樣一點一滴,
像蝸牛一樣,慢慢前進。
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直到有一天,
爸爸會放手,你要自己走...
學習駕照上路時間 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
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