Two-factor vehicle identification system for checkpoints

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54596/2958-0048-2025-2-167-174
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article deals with the problem of increasing the accuracy and reliability of automatic vehicle access control systems. Modern methods of license plate recognition provide high accuracy in laboratory conditions, but their efficiency decreases under unfavorable external factors (weather conditions, license plate contamination, etc.). In this regard, a method of two-factor vehicle identification is proposed, including traditional license plate recognition and additional authentication by MAC-address of the driver's mobile device using IEEE 802.11 Wi-Fi network. Research methods include analyzing the network interaction between client devices and Wi-Fi access points, using the monitoring mode of wireless adapters to intercept Probe Request packets, and applying machine learning algorithms to associate cars with the MAC addresses of their owners. A structural scheme of the system is developed in which a Wi-Fi access point captures the MAC addresses of devices in the network coverage area and checks them against a database. The system automatically opens the barrier when one or both identification factors are successfully matched. The results show that the use of two-factor authentication significantly improves the reliability of the access control system, compensating for the shortcomings of computer vision methods.