koz"Вестник Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева"Bulletin of Manash Kozybayev North Kazakhstan University2958-003X2958-0048М. Қозыбаев атындағы СҚУ10.54596/2958-0048-2025-2-167-174koz-2037Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИTECHNICAL SCIENCESСистема двухфакторной идентификации автомобилей для пропускного пунктаTwo-factor vehicle identification system for checkpointsСавостинА. А.SavostinA. A.

Савостин Алексей Александрович, профессор, кафедра "Энергетика и радиоэлектроника", кандидат технических наук, асcоциированный профессор (доцент)

Петропавловск

Professor, Department of Energetic and radioelectronics, candidate of technical sciences, associate professor

Petropavlovsk

asavostin@gmail.comСавостинаГ. В.SavostinaG. V.

Савостина Галина Владимировна, директор, декан, доктор

Петропавловск

Associate Professor of the Faculty of Engineering and Digital Technologies, PhD

Petropavlovsk

 

galinash@gmail.comБарановА. И.BaranovA. I.

Баранов Анатолий Иванович, магистрант

Петропавловск

Corresponding author, student

Petropavlovsk

alatolybrev@gmail.comНАО «Северо-Казахстанский университет имени Манаша Козыбаева»КазахстанManash Kozybayev North Kazakhstan University NPLCKazakhstan20250407202502 (66)167174Copyright © Савостин А.А., Савостина Г.В., Баранов А.И., 20252025Савостин А.А., Савостина Г.В., Баранов А.И.Savostin A.A., Savostina G.V., Baranov A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.ku.edu.kz/jour/article/view/2037

В статье рассматривается проблема повышения точности и надежности автоматических систем контроля доступа транспортных средств. Современные методы распознавания номерных знаков обеспечивают высокую точность в лабораторных условиях, но их эффективность снижается при неблагоприятных внешних факторах (погодные условия, загрязнение номерных знаков и др.). В связи с этим предложен метод двухфакторной идентификации автомобилей, включающий традиционное распознавание номерных знаков и дополнительную аутентификацию по MAC-адресу мобильного устройства водителя с использованием Wi-Fi сети стандарта IEEE 802.11.

Методы исследования включают анализ сетевого взаимодействия клиентских устройств с точками доступа Wi-Fi, использование мониторингового режима беспроводных адаптеров для перехвата Probe Request пакетов, а также применение алгоритмов машинного обучения для ассоциации автомобилей с MAC-адресами их владельцев. Разработана структурная схема системы, в которой точка доступа Wi-Fi фиксирует MAC-адреса устройств в зоне действия сети и проверяет их в базе данных. Система автоматически открывает шлагбаум при успешном совпадении одного или обоих факторов идентификации.

Результаты показали, что использование двухфакторной аутентификации значительно повышает надежность системы контроля доступа, компенсируя недостатки методов компьютерного зрения.

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.

Автоматический контроль доступадвухфакторная идентификацияраспознавание номерных знаковMAC-адресаWi-Fi аутентификациясистемы безопасностиAutomatic access controltwo-factor identificationlicense plate recognitionMAC-addressesWi-Fi authenticationsecurity systemsReferencesMehak, Arshid., M., Azam., Zahid, Mahmood. (2024). A Comparative Study on Detection and Recognition of Nonuniform License Plates. Big data and cognitive computing, 8(11):155-155. DOI: 10.3390/bdcc8110155.Mehak, Arshid., M., Azam., Zahid, Mahmood. (2024). A Comparative Study on Detection and Recognition of Nonuniform License Plates. Big data and cognitive computing, 8(11):155-155. DOI: 10.3390/bdcc8110155.Gopal, D., Upadhye. (2024). Advanced Automated Number Plate Recognizer using Machine Learning Technique. Deleted Journal, 32(1s):419-431. DOI: 10.52783/cana.v32.2206.Gopal, D., Upadhye. (2024). Advanced Automated Number Plate Recognizer using Machine Learning Technique. Deleted Journal, 32(1s):419-431. DOI: 10.52783/cana.v32.2206.Er., Inderjeet, Singh., Parvez, Rahi., Vanshika, Jain., Nidhi, Sharma., Yuvraj, Anand., Ashutosh, Kumar, Shukla. (2024). Recognition System: Detection of License Plate. 3:171-177. DOI: 10.1109/iccpct61902.2024.10673076.Er., Inderjeet, Singh., Parvez, Rahi., Vanshika, Jain., Nidhi, Sharma., Yuvraj, Anand., Ashutosh, Kumar, Shukla. (2024). Recognition System: Detection of License Plate. 3:171-177. DOI: 10.1109/iccpct61902.2024.10673076.M., C., Rademeyer., A., Barnard., Marthinus, J., Booysen. (2020). Optoelectronic and Environmental Factors Affecting the Accuracy of Crowd-Sourced Vehicle-Mounted License Plate Recognition. 1:15-28. doi: 10.1109/OJITS.2020.2991402.M., C., Rademeyer., A., Barnard., Marthinus, J., Booysen. (2020). Optoelectronic and Environmental Factors Affecting the Accuracy of Crowd-Sourced Vehicle-Mounted License Plate Recognition. 1:15-28. doi: 10.1109/OJITS.2020.2991402.Ibanez, J., Zeadally, S., & Contreras-Castillo, J. (2018). Sensor Technologies for Intelligent Transportation Systems. Sensors (Basel, Switzerland), 18. https://doi.org/10.3390/s18041212.Ibanez, J., Zeadally, S., & Contreras-Castillo, J. (2018). Sensor Technologies for Intelligent Transportation Systems. Sensors (Basel, Switzerland), 18. https://doi.org/10.3390/s18041212.Технологии современных беспроводных сетей Wi-Fi: учебное пособие / [Е.В. Смирнова, А.В. Пролетарский и др.]; под общ. ред. А.В. Пролетарского. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. - 446 с.Tekhnologii sovremennyh besprovodnyh setej Wi-Fi: uchebnoe posobie / [E.V. Smirnova, A.V. Proletarskij i dr.]; pod obshch. red. A.V. Proletarskogo. - M. : Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana, 2017. - 446 s.Choubisa, M., Kumar, V., Kumar, M., & Khanna, D. (2023). Object Tracking in Intelligent Video Surveillance System Based on Artificial System. 2023 International Conference on Computational Intelligence, Communication Technology and Networking (CICTN), 160-166. https://doi.org/10.1109/cictn57981.2023.10140727.Choubisa, M., Kumar, V., Kumar, M., & Khanna, D. (2023). Object Tracking in Intelligent Video Surveillance System Based on Artificial System. 2023 International Conference on Computational Intelligence, Communication Technology and Networking (CICTN), 160-166. https://doi.org/10.1109/cictn57981.2023.10140727.Pratomo, A., Mokodenseho, S., & Aziz, A. (2023). Data Encryption and Anonymization Techniques for Enhanced Information System Security and Privacy. West Science Information System and Technology. https://doi.org/10.58812/wsist.v1i01.176.Pratomo, A., Mokodenseho, S., & Aziz, A. (2023). Data Encryption and Anonymization Techniques for Enhanced Information System Security and Privacy. West Science Information System and Technology. https://doi.org/10.58812/wsist.v1i01.176.Understanding RSSI https://www.metageek.com/training/resources/understandingrssi/?utmsource=chatgpt.com (10 февраля 2024).Understanding RSSI https://www.metageek.com/training/resources/understandingrssi/?utmsource=chatgpt.com (10 февраля 2024).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.