Pay as You Go: A Generic Crypto Tolling Architecture

The imminent pervasive adoption of vehicular communication, based on dedicated short-range technology (ETSI ITS G5 or IEEE WAVE), 5G, or both, will foster a richer service ecosystem for vehicular applications. The appearance of new cryptography based solutions envisaging digital identity and currency exchange are set to stem new approaches for existing and future challenges. This paper presents a novel tolling architecture that harnesses the availability of 5G C-V2X connectivity for open road tolling using smartphones, IOTA as the digital currency and Hyperledger Indy for identity validation. An experimental feasibility analysis is used to validate the proposed architecture for secure, private and convenient electronic toll payment

Automated License Plate Recognition Systems

Automated license plate recognition systems make use of machines learning coupled with traditional algorithmic programming to create software capable of identifying and transcribing vehicles’ license plates. From this point, automated license plate recognition systems can be capable of performing a variety of functions, including billing an account or querying the plate number against a database to identify vehicles of concern. These capabilities allow for an efficient method of autonomous vehicle identification, although the unmanned nature of these systems raises concerns over the possibility of their use for surveillance, be it against an individual or group. This thesis will explore the fundamentals behind automated license plate recognition systems, the state of their current employment, currently existing limitations, and concerns raised over the use of such systems and relevant legal examples. Furthermore, this thesis will demonstrate the training of a machine learning model capable of identifying license plates, followed by a brief examination of performance limitations encountered

Wireless vehicular communications for automatic incident detection and recovery

Incident detection is the process by which an incident is brought to the attention of traffic operators in order to design and activate a response plan. To minimize the detection time is crucial to mitigate the incident severity for victims as well to reduce the risk of secondary crashes. Automated incident information dissemination and traffic conditions is useful to alert in-route drivers to decide alternative routes on unexpected traffic congestion and may be also used for the incident recovery process, namely to optimize the response plan including the “nearest” rescue teams, thereby shortening their response times. Wireless vehicular communications, notably the emergent IEEE 802.11p protocol, is the enabling technology providing timely, dependable and secure properties that are essential for the devised target application. However, there are still some open issues with vehicular communications that require further research efforts. This paper presents an overview of the state of the art in wireless vehicular communications and describes the field operational tests proposed within the scope of the upcoming FP7 project ICSI - Intelligent Cooperative Sensing for Improved traffic efficiency

Combining facial recognition, automatic license plate readers and closed-circuit television to create an interstate identification system for wanted subjects

Reissued 3 Mar 2016 with correction to degreeAdvancing technology in the field of facial recognition systems (FRS), closed-circuit television (CCTV) and automatic license plate readers (ALPRs) could make it possible to create a system capable of identifying suspected terrorists, current terrorist watch list suspects, other wanted criminals, and missing persons. This research examines the convergence of these technologies to design an efficient system and improve the speed and accuracy of potential suspect identification. To do so, the thesis examines all systems’ basic capabilities, privacy issues or concerns, best practices, possible areas for improvement, and policy considerations. Since the tragedies of September 11, 2001, a large volume of literature related to FRS, ALPR, and CCTV systems has been created. The intent of this thesis is to serve as catalyst for a new security system designed to locate, identify, and apprehend known terrorist watch list suspects and other wanted persons who are traversing the interstate systems in the United States. The goal is to provide another layer of protection and create a deterrent to both criminal and terrorist activity, providing a safer environment for all U.S. citizens. Furthermore, this capability can help locate Amber Alert and Silver Alert subjects.http://archive.org/details/combiningfacialr1094547885Major, Florida Highway PatrolApproved for public release; distribution is unlimited

Linking Bad Credentials to Safety Issues

This study assesses (1) the effectiveness of the Kentucky Automated Truck Screening (KATS) system, (2) the relationship between credential and vehicle safety violations, (3) the relationship between credential and driver safety violations, and (4) the relationship between credential violations and crashes. The KATS system, which is installed at weigh stations throughout the Commonwealth of Kentucky, is highly effective at detecting KYU, IFTA, and UCR violations with sensitivities of 80.54, 87.56, and 88.28 percent, respectively. However, the system is less effective at detecting IRP violations (sensitivity = 20.83 percent). There is a statistically significant relationship between credentialing and vehicle safety violations, and the same is true for credentialing violations and driver safety violations. Carriers with at least one KYU, IFTA, UCR, or IRP violation were 111.16 percent more likely to receive a citation for a vehicle safety violation than motor carriers without credentialing violations. Compared to carriers without credentialing violations, carriers with at least one credentialing violation were 112.50 percent more likely to receive a citation related to driver safety. In terms of the relationship between Kentucky-based credentialing violations and nationwide crashes (major crashes only), carriers with at least one credentialing violation were 35.43 percent more likely to be involved in a serious crash than carriers without credentialing violations

Video tolling integrated solution

Trabalho de projeto de mestrado, Engenharia Informática (Engenharia de Software) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020A indústria de cobrança de portagens foi instituída no século VII com o intuito de financiar e auxiliar na manutenção de vias públicas através do pagamento de taxas correspondentes ao seu uso. Contudo, o advento do uso massificado de veículos automóveis, e consequente aumento do tráfego, obrigou à adaptação desta indústria aos tempos modernos, tendo sido introduzida uma filosofia de livre trânsito complementar à tradicional paragem para pagamento. A adoção deste tipo de medida foi possível graças ao desenvolvimento de tecnologias de reconhecimento ótico de caracteres, que permitem a identificação da matrícula, aliados ao uso de identificadores registados para cada veículo. Porém, a ausência de paragem implica também a existência de infrações de condutores que circulem com matrículas obscurecidas ou de difícil leitura. Deste modo, é desejável o uso de métodos complementares de auxílio à identificação dos veículos, caso do reconhecimento da marca e modelo dos mesmos (MMR). Os sistemas de reconhecimento ótico de caracteres com o objetivo de identificar matrículas são já implementados nas soluções concebidas pela Accenture para os seus diversos clientes na área, tornando estes novos métodos complementares numa adição interessante à robustez dos mesmos, de modo a reduzir custos adicionais relacionados com a identificação manual de matrículas através das imagens captadas. O presente trabalho visou então, em primeira instância, o estabelecimento de uma prova de conceito com um modelo arquitetural que permitisse a integração de um sistema de reconhecimento de marca e modelo de veículos com os sistemas informáticos previamente desenvolvidos e que se encontram atualmente em uso por parte dos clientes. Para este modelo foi também estabelecido um conjunto de requisitos, tanto funcionais como não funcionais, com o intuito de minorar, tanto quanto possível, perdas no desempenho e fiabilidade dos atuais sistemas por consequência da introdução deste novo componente de MMR. Os requisitos foram definidos fazendo uso de uma versão modificada do modelo de qualidade FURPS, segundo as boas práticas definidas pela equipa de desenvolvimento do Centro de Excelência de Tolling (TCoE) da Accenture Portugal. Adicionalmente, os requisitos definidos foram sujeitos ao estabelecimento de prioridades segundo as regras MoSCoW. A captura de imagens de veículos em movimento e consequente classificação oferece desafios inerentes à sua complexidade, pelo que foram também efetuadas considerações sobre os fatores de variabilidade que devem ser tidos em conta aquando da conceção de um sistema MMR. Estes fatores foram classificados segundo três áreas principais: propriedades inerentes ao sistema de captura de imagens (RSE), propriedades do evento de captura da imagem, e propriedades do veículo. A arquitetura proposta para um eventual sistema que possa ser passível de integração com os existentes faz uso da arquitetura dos mesmos, organizando-se em quatro camadas, a saber: acesso a dados (camada inferior), gestão e regras de negócio, avaliação de resultados e aumento da base de conhecimento disponível, e correspondência (camada superior). Para a elaboração da presente prova de conceito, foram deste modo escolhidas tecnologias que permitem a integração com os sistemas Java previamente existentes sem despender demasiado esforço adicional nessa integração. Deste modo, foram utilizadas bibliotecas Python para o uso de OpenCV, que permite o processamento de imagens, e Tensorflow para as atividades relacionadas com machine learning. O desenvolvimento da prova de conceito para estes sistemas envolveu também o teste de hipóteses quanto ao modo mais vantajoso de reconhecimento da marca e modelo dos veículos propriamente dita. Para este efeito, foram equacionadas três hipóteses, que se basearam no uso de dois datasets distintos. O primeiro conceito abordado consistiu em fingerprinting de imagens associadas a um dataset desenvolvido na Universidade de Stanford, contendo 16185 imagens de veículos automóveis ligeiros em variadas poses, que podem ser divididas segundo 49 marcas e 196 modelos distintos, se for considerada a distinção dos anos de comercialização dos mesmos. Para o efeito, foi usado o modelo de características AKAZE e testados três métodos distintos para efetuar as correspondências: força bruta com teste de rácio descrito na literatura (para dois rácios distintos, 0,4 e 0,7), força bruta com recurso a função de cross-check nativa das bibliotecas usadas, e FLANN. A pertença de uma imagem a determinada categoria foi então ditada pelo estabelecimento de correspondências entre os seus pontos-chave e os pontos-chave das imagens do dataset, testando vários algoritmos de ordenação para aumentar as probabilidades de correspondência com uma imagem pertencente à mesma classe. Os resultados obtidos demonstraram, no geral, precisões relativamente baixas, sendo que nenhuma ultrapassou os 20% para o reconhecimento da marca ou modelo dos veículos. Contudo, dos ensaios efetuados, dois destacaram-se ao conseguir atingir 16,8% de precisão para a marca e 11,2% para o modelo. Estes ensaios tiveram, de resto, características em comum, sendo que, em ambos os casos, foi utilizado o método de força bruta com rácio de 0,4. Os métodos de ordenação de resultados foram, todavia, diferentes, sendo que num dos casos foi usado o valor máximo de pontos-chave em comum (MV) e no segundo um rácio entre este número de pontos em comum e o número de pontos-chave existentes (MR). De entre ambos, o ensaio que recorreu ao método MR foi considerado estatisticamente mais significativo, dado possuir um valor do coeficiente de correlação k de Cohen mais elevado em relação a MV. Os parcos resultados obtidos através deste método levaram à tentativa de adoção de uma abordagem diferente, nomeadamente no que tocava à seleção das imagens que deviam ser comparadas, uma vez que os fatores de variabilidade identificados na análise se encontravam demasiado presentes nas imagens do dataset de Stanford. Deste modo, a grelha do veículo foi identificada como região de interesse (ROI), dados os padrões distintivos inerentes à mesma e a presença do logotipo identificador da marca à qual pertence o veículo. O objetivo desta nova abordagem residia na identificação desta ROI de modo a proceder à sua extração a partir da imagem original, aplicando-sedepois os algoritmos de fingerprinting anteriormente abordados. A deteção da ROI foi efetuada com recurso a classificadores em cascata, os quais foram testados com dois tipos de características diferentes: LBP, mais rápidas, mas menos precisas, e Haar, mais complexas, mas também mais fiáveis. As imagens obtidas através da identificação e subsequente recorte foram depois analisadas segundo a presença de grelha, deteção da mesma ou de outros objetos, bem como o grau de perfeição da deteção efetuada. A determinação da ROI a recortar foi também avaliada segundo dois algoritmos: número total de interseções entre ROIs candidatas, e estabelecimento de um limiar de candidatos para uma ROI candidata ser considerada ou rejeitada (apelidado de min-neighbours). As cascatas foram treinadas com recurso a imagens não pertencentes ao dataset de Stanford, de modo a evitar classificações tendenciosas face a imagens previamente apresentadas ao modelo, e para cada tipo de característica foram apresentados dois conjuntos de imagens não correspondentes a grelhas (amostras negativas), que diferiam na sua dimensão e foram consequentemente apelidadas de Nsmall e Nbig. Os melhores resultados foram obtidos com o dataset Nsmall, estabelecimento de limiar, e com recurso a características Haar, sendo a grelha detetada em 81,1% dos casos em que se encontrava efetivamente presente na imagem. Contudo, esta deteção não era completamente a que seria desejável, uma vez que, considerando deteção perfeita e sem elementos externos, a precisão baixava para 32,3%. Deste modo, apesar das variadas vertentes em que esta deteção e extração de ROI foi estudada, foi decidido não avançar para o uso de fingerprinting, devido a constrangimentos de tempo e à baixa precisão que o sistema como um todo conseguiria alcançar. A última técnica a ser testada neste trabalho foi o uso de redes neuronais de convolução (CNN). Para o efeito, e de modo a obter resultados mais fiáveis para o tipo de imagem comumente capturado pelos RSE em contexto de open road tolling, foi usado um novo dataset, consistindo de imagens captadas em contexto real e cedidas por um dos clientes do TCoE. Dentro deste novo conjunto de imagens, foi feita a opção de testar apenas a marca do veículo, com essa classificação a ser feita de forma binária (pertence ou não pertence a determinada marca), ao invés de classificação multi-classe. Para o efeito, foram consideradas as marcas mais prevalentes no conjunto fornecido, Opel e Peugeot. Os primeiros resultados para o uso de CNN revelaram-se promissores, com precisão de 88,9% para a marca Opel e 95,3% para a Peugeot. Todavia, ao serem efetuados testes de validação cruzada para aferir o poder de generalização dos modelos, verificou-se um decréscimo significativo, tanto para Opel (79,3%) como para Peugeot (84,9%), deixando antever a possibilidade de ter ocorrido overfitting na computação dos modelos. Por este motivo, foram efetuados novos ensaios com imagens completamente novas para cada modelo, sendo obtidos resultados de 55,7% para a marca Opel e 57,4% para a marca Peugeot. Assim, embora longe de serem resultados ideais, as CNN aparentam ser a melhor via para um sistema integrado de reconhecimento de veículos, tornando o seu refinamento e estudo numa solução viável para a continuação de um possível trabalho nesta área.For a long time, tolling has served as a way to finance and maintain publicly used roads. In recent years, however, due to generalised vehicle use and consequent traffic demand, there has been a call for open-road tolling solutions, which make use of automatic vehicle identification systems which operate through the use of transponders and automatic license plate recognition. In this context, recognising the make and model of a vehicle (MMR) may prove useful, especially when dealing with infractions. Intelligent automated license plate recognition systems have already been adopted by several Accenture clients, with this new feature being a potential point of interest for future developments. Therefore, the current project aimed to establish a potential means of integrating such a system with the already existing architecture, with requirements being designed to ensure its current reliability and performance would suffer as little an impact as possible. Furthermore, several options were considered as candidates for the future development of an integrated MMR solution, namely, image fingerprinting of a whole image, grille selection followed by localised fingerprinting, and the use of convolutional neural networks (CNN) for image classification. Among these, CNN showed the most promising results, albeit making use of images in limited angle ranges, therefore mimicking those exhibited in captured tolling vehicle images, as well as performing binary classification instead of a multi-class one. Consequently, further work in this area should take these results into account and expand upon them, refining these models and introducing more complexity in the process

An institutional deployment framework for intelligent transportation systems

Thesis (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Civil and Environmental Engineering, 2003.Includes bibliographical references (p. 163-177).Increasing traffic congestion around the world is limiting urban mobility and contributing to unsustainable environmental, economic, and social conditions. The concept of intelligent transportation systems (ITS), which is defined as the application of computing and electronics technologies to transportation, offers potential for alleviating the negative effects of traffic congestion. These negative effects include impacts on road efficiency, the environment, safety, and cost. Institutional obstacles, however, limit ITS deployment. This thesis presents a portfolio of ITS technologies that are relevant in combating congestion. Technologies studied include Advanced Traffic Management Systems (ATMS), Advanced Traveler Information Systems (ATIS), Advanced Public Transportation Systems (APTS), Advanced Vehicle Control Systems (AVCS), and many others. Each technology is analyzed on the basis of benefits and costs, real world examples, barriers to implementation, and social implications. From this portfolio, an institutional deployment framework for ITS is developed based on the barriers to implementation shared by many of these technologies. This framework addresses political, economic, organizational, financial, legal, and information issues. After developing this framework, it is applied to ITS institutions in the cities of Singapore and Kuala Lumpur, Malaysia. Three conclusions can be drawn from this comparison. First, ITS can make significant impacts on congestion, efficiency, safety, and the environment. At the same time, one must consider the social implications and costs of deployment. Second, deploying ITS in urban areas is a complex challenge, requiring the consideration of a wide range of factors. Finally, implementation of ITS must be specific to a particular region; the imitation of other cities without localized planning may result in unsuccessful deployments.by Sandi Shih Lin.S.M

IRISS (Increasing Resilience in Surveillance Societies) FP7 European Research Project, Deliverable 3.2: Surveillance Impact Report

External research report produced for the European Commission as part of the FP7 IRISS project: Increasing Resilience in Surveillance Socieities, containing European case studies on the varying formats of neighbourhood watch, including the cultural and historical factors which may influence the creation of neighbourhood watch groups in the first instance. Overview of neighbourhood watch in the United Kingdom and analysis of the changing role of the police in relation to community policing and the impact which this has had on the primary purpose of neighbourhood watch organisations.This deliverable was written as part of the IRISS project which received funding from the European Union’s Seventh Framework Programme for research, technological development and demonstration under Grant Agreement No. 285593. Additional co-authors: Alessia Ceresa, Chiara Fonio, Walter Peissl, Robert Rothman, Jaro Sterbik Lamina, Ivan Szekely, Beatrix Vissy, Wolfgang Bonß, Daniel Fischer, Gemma Galdon Clavell, Reinhard Kreissl, Alexander Neumann, Nils Zurawsk

Modeling a Consortium-based Distributed Ledger Network with Applications for Intelligent Transportation Infrastructure

Emerging distributed-ledger networks are changing the landscape for environments of low trust among participating entities. Implementing such technologies in transportation infrastructure communications and operations would enable, in a secure fashion, decentralized collaboration among entities who do not fully trust each other. This work models a transportation records and events data collection system enabled by a Hyperledger Fabric blockchain network and simulated using a transportation environment modeling tool. A distributed vehicle records management use case is shown with the capability to detect and prevent unauthorized vehicle odometer tampering. Another use case studied is that of vehicular data collected during the event of an accident. It relies on broadcast data collected from the Vehicle Ad-hoc Network (VANET) and submitted as witness reports from nearby vehicles or road-side units who observed the event taking place or detected misbehaving activity by vehicles involved in the accident. Mechanisms for the collection, validation, and corroboration of the reported data which may prove crucial for vehicle accident forensics are described and their implementation is discussed. A performance analysis of the network under various loads is conducted with results suggesting that tailored endorsement policies are an effective mechanism to improve overall network throughput for a given channel. The experimental testbed shows that Hyperledger Fabric and other distributed ledger technologies hold promise for the collection of transportation data and the collaboration of applications and services that consume it

Smart Borders or a Humane World?

On January 20, 2021, his first day in office, President Biden issued an executive order pausing the remaining construction of the southern border wall initiated during the Trump administration. Soon after, the White House sent a bill to Congress, the US Citizenship Act of 2021, calling for the deployment of "smart technology" to "manage and secure the southern border."This report delves into the rhetoric of "smart borders" to explore their ties to a broad regime of border policing and exclusion that greatly harms migrants and refugees who either seek or already make their home in the United States. Investment in an approach centered on border and immigrant policing, it argues, is incompatible with the realization of a just and humane world.The report concludes by arguing that we must move beyond a narrow debate limited to "hard" versus "smart" borders toward a discussion of how we can move toward a world where all people have the support needed to lead healthy, secure, and vibrant lives. A just border policy would ask questions such as: How do we help create conditions that allow people to stay in the places they call home, and to thrive wherever they reside? When people do have to move, how can we ensure they are able to do so safely? When we take these questions as our starting point, we realize that it is not enough to fix a "broken" system. Rather, we need to reimagine the system entirely