驾驶证识别接口说明书
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5.接口及数据定义 (1)
5.1.接口清单 (1)
5.2.驾驶证识别接口 (2)
5.2.1.接口地址 (2)
5.2.2.请求方式 (2)
5.2.3.请求示例 (2)
5.2.4.请求参数说明 (2)
5.2.5.返回参数说明 (3)
5.2.6.data字段说明 (3)
https://www.wendangku.net/doc/166238177.html,字段说明 (3)
5.2.8.返回示例 (3)
5.2.9.返回码描述 (4)
1.目的
编写本文档目的在于，说明程序系统的接口设计，为开发编码奠定基础。
2.适用范围
本文档读者对象为项目经理、技术经理、开发人员。
3.参考文档
无
4.术语
5.接口及数据定义
5.1.接口清单
5.2.驾驶证识别接口
5.2.1.接口地址
5.2.2.请求方式
post
5.2.3.请求示例
{
"baseFile":""
}
5.2.4.请求参数说明
5.2.5.返回参数说明
5.2.
6.data字段说明
https://www.wendangku.net/doc/166238177.html,字段说明
5.2.8.返回示例
成功：
{
"status": "OK",
"data": {
"name": "高海涛",
"cardno": "",
"sex": "男",
"birthday": "1974年09月18日",
"address": "河南省孟津县城关镇文化路体委家属院",
"issueDate": "2004-06-14",
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}
失败：
{
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}
5.2.9.返回码描述
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1.目的 编写本文档目的在于，说明程序系统的接口设计，为开发编码奠定基础。 2.适用范围 本文档读者对象为项目经理、技术经理、开发人员。 3.参考文档 无 4.术语 5.接口及数据定义 5.1.接口清单 5.2.驾驶证识别接口 5.2.1.接口地址 5.2.2.请求方式 post 5.2.3.请求示例 { "baseFile":""
} 5.2.4.请求参数说明 5.2.5.返回参数说明 5.2. 6.data字段说明 https://www.wendangku.net/doc/166238177.html,字段说明
5.2.8.返回示例 成功： { "status": "OK", "data": { "name": "高海涛", "cardno": "", "sex": "男", "birthday": "1974年09月18日", "address": "河南省孟津县城关镇文化路体委家属院", "issueDate": "2004-06-14", "nation": "中国", "drivingType": "B1E", "registerDate": "2010-06-14", "validPeriod": "10年" } } 失败： { "status": "-101", "info": "未找到上传的文件" } 5.2.9.返回码描述
驾驶证识别实现警务办公智能化
驾驶证识别实现警务办公智能化 每个假期到来的时候，准备自驾出行的人比比皆是。但是一遇到旅游旺季，黄金路段就会迎来车流高峰期和事故高发期，这一状况让许多选择自驾游的人比较担忧。所以各地区的交警部门也使出浑身解数，只为了保障交通路线的畅通，让游客能够有个顺畅的出行体验。 这其中不乏一些地方的交通部门利用驾驶证识别等技术促进智能交通管理，来提供交警的办公效率，以便让游客在出行过程更轻松、惬意。具体驾驶证识别是怎样为人民服务的呢？那么接下来笔者就以云脉驾驶证识别为例，为大家详细介绍一下吧。 云脉驾驶证识别，它可以利用手机拍摄驾驶证，快速扫描并读取证件图像上的各栏位信息，存入证件信息数据库。再加上它支持安卓，iOS、PC及服务器版本，因此可以轻松的被整合到其他的软件系统当中运行，代表的产品就是“警务通”。 搭载了云脉驾驶证识别的警务通，交通管理人员在路面盘查时就能快速批量的识别驾驶证，而且还能对识别结果进行编辑备注重要信息。此外在处理交通事故时，有了云脉驾驶证识别的系统，警察就能快速拍照识别得出事件人物的身份信息，不用手工录入，提高工作效率的同时也降低了错误率。 驾驶证识别的出现不仅满足了处理相关警务业务的基本需求，提高了工作效率，也提升了公众满意度。据笔者了解，目前，云脉驾驶证识别SDK已经和广东省公安厅、中国平安开了深度合作。因此，我们有理由相信，信息时代来临，以云脉为首的OCR驾驶证识别技术可
以让我们的旅行变得更加轻松愉快。 驾照识别产品介绍： 1. 当有大量驾照的时候，支持全局搜索，独有的排序模式，帮助您全面掌控行驶证资源 2. 自定义管理群组，针对不同重要行驶证信息详细分类 3. 精确识别驾照上的信息内容，可随意进行修改或增加驾照内容 4. 驾照图片数据清晰存储，可备注重要信息 5. 驾照识别SDK支持IOS、安卓、WINDOWS及服务端平台 驾照识别特点： 1. 支持多平台：安卓、PC及服务器版本 2. 快速高效，采集识读一张证件2-3秒钟 3. 识别精度高，驾驶证识别栏目识别率可达80%以上，字符识别率可达92%以上 4. 识别引擎小(仅为5MB)，可提供成熟的驾照识别OCR SDK，集成简单易用
哪些软件能识别驾驶证
哪些软件能识别驾驶证 在如今的社会，驾驶证就如身份证一般的存在，有了驾驶证出行更方便，有了驾驶证找工作更好找，驾驶证的重要性，相信对大家来说都是不言而喻的了，那么在日常生活中有没有软件可以识别驾驶证呢？回答当然是肯定的了，现如今随着科技的不断发展，对与一款文字识别软件来说识别驾驶证都是手到拈来的事了，下面我就具体给大家说一下什么软件能识别驾驶证，以及它的操作过程吧。 需要用到的工具：捷速OCR文字识别软件 软件介绍：该软件具备改进图片处理算法功能：软件进一步改进图像处理算法，提高扫描文档显示质量，更好地识别拍摄文本。所以想要实现图片转换为其它格式，或者是票证识别，捷速OCR文字识别https://www.wendangku.net/doc/166238177.html,/都是不错的选择。 操作步骤： 步骤一：首先我们先将要识别的驾驶证正面拍摄成图片上传到电脑上，然后再从电脑浏览器上，搜索并下载捷速OCR文字识别软件，可根据需要改动软件的保存位置。
步骤二：运行好软件后，打开软件，点击“退出”按钮，将软件中心部分的添加图片的选项退出。 步骤三：然后在软件的正上方点击选择“票证识别”功能。
步骤四：其次点击左上方“添加文件”按钮，将需要识别的驾驶证图片添加进来即可。 步骤五：插入要识别的驾驶证图片后，在软件的正方偏右位置点开下拉框将证件类型改为你所识别的驾驶证类型，然后在软件的右下角可修改识别后的文件储存位置。
步骤六：修改好储存位置后，点击“开始识别”按钮，或软件右下角“一键识别”按钮，软件就会对驾驶证进行自动识别。 步骤七：证件识别后，点击“打开文件”按钮，即可查看驾驶证的识别
效果。 驾驶证这么重要，我们当然要学会识别驾驶证这项新技能了，这样我们才能在遇到驾驶证识别的时候，表现的从容淡定，而不是手忙脚乱的。
驾驶员继续教育师资培训试题与答案
道路客货运输驾驶员继续教育试题与答案 一、判断题 1.GB7258《机动车运行安全技术条件》是推荐性标准。错 2.GB7258《机动车运行安全技术条件》是强制性标准。对 3.道路运输工作强度大，对驾驶员的身体素质有较高要求。对 4.道路运输过程中危险因素随时存在，要求驾驶员具有较高的主动应对能力对 5.性格与安全行车有着密切的关系，理智、原则性强、行为谨慎的驾驶员往往 遵纪守法，谨慎驾驶；情绪化、性情急躁、粗心大意的驾驶员发生事故的概率较高。对6.驾驶习惯不同于一般的驾驶行为，它是固化的行为模式，是重要的心里特征， 养成良好的驾驶习惯是保证道路运输安全、避免事故的有效措施。对7.驾驶员出车前、行驶中，要对车辆卫星定位系统工作状况进行检查，保证设 备运行正常，收车后只要记得关闭系统就行，不必进行检查。错8. 9.企业监控平台的疲劳驾驶报警是指当驾驶员连续驾驶时间超过规定时间范围 时报警，并提供疲劳驾驶报警的记录和处理。对10.驾驶员在行车过程中出现心脏病、脑淤血、耳病、头痛头晕、急性肠胃炎等 疾病，失去对车辆的操控能力，易引发事故。对11.驾驶员违规驾驶是指驾驶员违反《道路交通安全法》及相关法律法规规定选 择有潜在风险的驾驶行为，主要特征为一般违规和攻击性、报复性违规。对12.长时间直线行驶很容易造成视觉及身体疲劳。感到疲劳时，驾驶员应尽快将 车辆停靠在安全地段或服务区，放松、活动一下身体或眺望远方舒缓疲劳对 13.观察足够远就是让眼睛一直注视远方。错 14.货车起步时，会因为捆绑不牢靠，货箱门未关严锁紧等导致货物撒落，严重 时出现伤及周围人员等危险情况。对15.跟车时，应根据限速规定、周边的交通情况及道路条件等，合理控制车速， 保持安全跟车距离。对16.长时间直行时，双手应轻松地握稳转向盘，不能同时离开转向盘，不可将一 只手伸出窗外或将胳膊支撑在窗边，更不能接打电话、看手机短信、吸烟等对 17.装有发动机排气制动器或缓速器的车辆突然制动失效时，可以利用上述辅助 制动装置减速。 对 18.车辆突然制动失效时，不可以利用坡道或天然障碍物辅助停车。 错 19.因货物本身的自然性质或者合理损耗造成货物损毁的，承运人不承担损害赔 偿责任。对 20.两个以上承运人以同一运输方式联运的，与托运人订立合同的承运人应当对 全程运输承担责任。 对 21.车辆燃料消耗受道路、气候、气象等环境条件影响较大。 对 22.北方冬季气温低，车辆需要较长时间预热，燃料消耗较高。 对
浅谈各类证件的识别方法
浅谈各类证件的识别方法 针对如今社会形形色色的山寨和骗局，怎样才能一劳永逸将假证一眼看穿，怎样才能彻底杜绝假证的存在，这一直是社会各界所追求和努力的方向。作为高速公路的工作人员，如何快速的识别各类证件，真正做到应征不漏，应免不征，一直是我们的主要工作。针对高速公路常见的利用假证、假牌逃费的案例主要有以下几种： 一、假冒国安车的识别方法和逃费案例 1、国安车的识别方法 （一）必须出示国家安全部的侦察证。侦察证包括封皮、正证和副证三个部分。封皮是黑色的，封面镶嵌有警徽和“侦查证”的字样，正证印持证人的免冠照片、姓名、单位和证件编号，副证是两面的，一个是印有中华人民共和国国家安全部的印章和中文的警察，英文的POLICE，另外一面印有持证人依法行使的职权。 （二）侦察证必须是持证者本人。 （三）如果是公安厅的侦察证，必须配合TT特别通行证（绿底红字）一起使用。 （四）特别通行证（红底白字铁牌），遇到这种通行证，不需要出示侦察证就可以免费。 2、假冒国安车逃费案例
（一）逃费方式归类：不符合条件的国安车 （二）逃费方法：利用国安车免费政策逃费 （三）逃费特征：持有免费证件不齐全 （四）治理方法：核实侦查证和特别通行证是否齐全 （五）案例说明： 2014年9月5日16点12分，车牌号为豫A6886Q的A 客从方城站104道下道，司机向收费员出示公安局侦察证，持免费通行卡，要求免费放行。当收费员要求其出示“TT特别通行证”时遭到拒绝。根据规定，公安局侦察证必须同时出示特别通行证方可免费，该车不具备免费条件。当班收费员的耐心解释，但司机态度蛮横。后班长到场，拿出有关文件，耐心细致的好言向司机解释，最终同意司机缴纳通行费100元。 （六）治理难度与风险评估： 1.国安车属于特殊车辆，处理不好极易引发征缴矛盾。 2.此类车司机均为公安系统人员，属于执法部门人员，因此态度多蛮横，对交通系统有关规定置若罔闻。 3.不法人员有持假证件的可能，但因收费权限所制，不便于识别。 4.风险为中等。 二、假冒联合收割机的识别方法和逃费案例 1、联合收割机的识别方法
【CN110059582A】基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910242262.1 (22)申请日 2019.03.28 (71)申请人 东南大学 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大 学路2号 (72)发明人 路小波 胡耀聪 陆明琦 (74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 王安琪 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/62(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员 行为识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多尺度注意力卷积 神经网络的驾驶员行为识别方法，包括如下步 骤：(1)拍摄驾驶员行为识别的图像数据集；(2) 对拍摄得到的驾驶员行为数据集做数据增强并 将增强得到的样本同时纳入训练数据中；(3)构 建神经网络模型，包括三个模块，分别为：多尺度 卷积模块、注意力模块和分类模块；(4)训练多尺 度注意力卷积神经网络；使用Pytorch开源工具 搭建网络模型，使用随机梯度下降方法优化网络 参数；(5)对多列卷积神经网络进行测试。本发明 将多尺度模型和注意力机制引入到驾驶员行为 识别任务中用于提取具有区分度的行为细粒度 特征表示，可进一步提高驾驶员行为识别准确 率。权利要求书4页 说明书9页 附图3页CN 110059582 A 2019.07.26 C N 110059582 A
权 利 要 求 书1/4页CN 110059582 A 1.一种基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： (1)拍摄驾驶员行为识别的图像数据集； (2)对拍摄得到的驾驶员行为数据集做数据增强并将增强得到的样本同时纳入训练数据中； (3)构建神经网络模型，包括三个模块，分别为：多尺度卷积模块、注意力模块和分类模块； (4)训练多尺度注意力卷积神经网络；使用Pytorch开源工具搭建网络模型，使用随机梯度下降方法优化网络参数； (5)对多列卷积神经网络进行测试。 2.如权利要求1所述的基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，步骤(1)中，驾驶员行为涵盖6种不同的驾驶行为，包括C0：安全驾驶；C1:脱离方向盘驾驶；C2：打电话驾驶；C3:低头看手机；C4：抽烟驾驶；C5：与乘客交谈。 3.如权利要求1所述的基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，步骤(2)中，对拍摄得到的驾驶员行为数据集做数据增强并将增强得到的样本同时纳入训练数据中具体包括如下步骤： (21)采用随机裁剪的数据增强方法，将输入的图像归一化为256×256，随机选取224×224的图像块作为训练样本； (22)采用基于图像内容变换的数据增强方法，包含小角度旋转、镜像、加噪和高斯平滑； (23)若训练集中包含K个训练样本，则记为X＝{χ1,χ2,...χN}，而对于训练集中的第n个样本表示为χk＝{I k,l k}，其中I k表示第k个三通到图像，尺寸为为224×224×3，l k表示其对应的类别标签。 4.如权利要求1所述的基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，步骤(3)中，多尺度卷积模块以原始图像为输入，采用不同尺度的卷积核对图像进行逐层滤波，最大值选择单元作为每个多尺度卷积块的激励函数，以自适应的融合逐层的多尺度信息已初步提取行为特征；注意力模块对行为特征进行细化，该模块通过学习像素级权重矩阵和通道级权重矩阵获取行为特征的像素级显著性和通道级显著性，并使用软注意的策略对行为特征进行细化；分类模块通过全连接层和softmax层对驾驶员行为进行分类。 5.如权利要求1所述的基于多尺度注意力卷积神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，步骤(3)中，构建神经网络模型具体包括如下步骤： (31)设计的网络框架以224×224×3的原始图像作为输入，第一层为基础卷积层，用64个7×7×3的卷积核对原始图像进行滤波，最大值池化层将输入降维成56×56×64的特征图，其具体表示如下： x bc＝σ(I*W+b) (1) F bc＝down(x bc) (2) 其中*表示卷积操作，θbc＝{W,b}表示基础卷积层权值和阈值参数，σ(·)表示ReLU激励函数，down(·)表示最大值池化操作，F bc表示基础卷积层的输出特征图； 2