地鐵自動售檢票系統人臉識別技術解決方案研究

李隆

摘 要：自動售檢票系統是地鐵建設運營中的重要組成部分，同時也是直接與乘客交互的環節，隨著計算機技術的飛速發展，人臉識別作為潛力巨大的高新技術，與地鐵自動售檢票系統的應用融合，是行業的重點研究方向和發展趨勢。基于此，該文主要對人臉識別技術在地鐵自動售檢票系統中的具體應用進行了分析，重點探究了關鍵技術、解決方案等相關內容，以供參考。

關鍵詞：地鐵自動售檢票系統；人臉識別技術；解決方案

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A

人臉識別技術是一種以人體臉部特征為基礎，識別身份的高新技術手段。其主要就是利用攝像機或者攝像頭采集人臉的相關圖像以及視頻流，可以自動地進行圖像檢測以及人臉跟蹤，可以對檢測的人臉進行系統的識別分析。在自動售檢票系統中（AFC）中融合了計算機技術、信息傳輸網絡技術，將IC卡作信息載體，真正地實現了全過程自動化管理。在AFC中應用人臉識別系統，可以有效地提升乘客乘車效率，增強系統運營維護能力，是一種提升服務效果的有效技術手段。

1 地鐵自動售檢票系統人臉識別技術

1.1 人臉識別技術

計算機視覺人臉識別技術主要分為應用層、人臉識別系統以及硬件層3個層次。硬件層主要包括CPU、GPU以及FPGA、AI芯片等零部件。由于深度神經網絡算法CNN以及RNN要進行大量的計算分析，因此人工智能技術在應用的過程中會受到不同程度的限制。而隨著GPU以及AI芯片等技術手段的不斷成熟，其在人工智能以及計算機視覺領域中得到廣泛應用，有效地拓展了復雜算法的應用范圍。

應用層主要就是人臉識別技術在門禁系統、安防系統以及身份認證系統中的總應用。人臉識別技術在自動售檢票系統中的應用效果十分顯著，人臉識別技術是決定用戶通行體驗、識別性能以及精準度的關鍵技術手段。

1.2 應用模型

綜合人臉識別技術的原理以及流程，要根據規范要求在人臉識別系統中注冊信息并形成綁定關系。人臉識別技術在自動售檢票識別系統應用的過程中，要添加閘機以及扣費2個系統。

人臉識別技術在自動售檢票機中要構建乘客人臉檔案庫，通過閘機采集人臉信息，對比信息輸出結果，發送扣費以及通行等工作指令。

自動售檢票系統是一種直接與乘客聯系的系統，不僅會直接影響乘客的出行體驗與舒適度，而且也會涉及票款等金錢問題。

2 地鐵自動售檢票系統人臉識別技術解決方案研究

2.1 售檢票方案

在網絡環境中，利用二維碼、刷臉技術過閘的方式逐漸成熟，這樣就會降低售檢票機的應用頻率。為了提升AFC的應用效率與質量，就需要綜合第三方的支付功能，在人臉識別技術的支持下購票。

在AFC中增加人臉識別功能，可以實現通過微信公眾號、小程序、支付寶以及APP等方式進行遠程購票，可以通過刷臉的方式獲取車票；同時也可以支持直接刷臉買票，有效地提升了工作效率與質量。

在人臉識別功能的支持下，有效地減少了傳統運維以及結算的工作量，不僅提升了工作效率和用戶的體驗，而且實名刷票的功能可以提升安全性。

2.2 過閘方案

在各種高新技術手段的支持下，交通行業正在如火如荼的發展。在2017年已經有部分城市通過二維碼刷碼的方式過閘。在人臉識別過閘中最關鍵的終端設備就是閘機。閘機主要包括了工控機、門單元、乘客端工具、讀寫器、票卡回收等單元，可以實現單程票刷臉過閘的操作。讀寫器主要就是為交通卡以及NFC手機虛擬卡提供設備支持。二維碼則對應刷碼過閘；攝像頭主要就是用于人臉識別分析過閘。

在人臉識別技術的支持下，可以實現先乘后付，通過在進站端設置人臉識別閘口可以直接過檢乘車，然后在出站端口利用人臉對比的方式收集進出閘的乘客信息，形成一種閉合交易數據信息，通過第三方支付平臺可以實現直接扣款。

首先，乘客通過軟件注冊賬戶，綁定第三方賬戶并進行實名認證。其次，利用移動軟件以及人臉識別系統，采集并存儲用戶人臉特征值。進出站的過閘模式主要有2種：第一，離線模式。閘機通過藍牙與手機形成對應關系，利用藍牙向閘機傳遞乘客的人臉特征。攝像頭收集分析乘客的面部信息與特征。對比特征值滿足條件則可以通關。第二，在線模式。攝像頭捕捉乘客的臉部特征，通過上位機程序將人臉圖像傳送到云平臺或者信息庫中對比特征值，滿足相似度條件則可以有效通行。最后，發送交易記錄，通過云平臺或者ACC根據進站臺、出站記錄計算金額，通過第三方軟件扣款。

在人臉識別技術的支持下，可以做到無卡通行，在乘客進站臺的時候無須任何操作。但是對網絡傳輸的要求相對較高，一對多的特征值匹配模式對于技術的要求也較嚴格。受到軌道交通自身大流量以及高頻次的特征的影響，人臉識別技術在應用的過程中最關鍵的就是要提升穩定性，并對綜合通行效率等因素進行合理設計分析。

2.3 云平臺方案框架

人臉識別平臺是整個系統的核心。利用云平臺可以實現云閘機的過閘功能。在自動售檢票系統中要重視云平臺的建設，將其作為網絡業務的支撐平臺，進而實現軟件售檢票、人臉取票以及人臉過閘等業務操作，可以為不同的網絡入口提供基礎的信息服務，也可以為指紋識別、無感知識別等技術手段的應用提供技術支持。

2.4 付費模式與信用管理手段

在乘客進入閘機的過程中，系統對人臉進行識別，乘客完成人臉識別進入閘機之后，沒有完成扣費的乘客會被納入黑名單。通過人臉識別庫分析，識別出乘客黑名單，進入黑名單的乘客無法使用人臉識別系統，并且會將失信行為納入個人信用記錄中。對非黑名單用戶則快速放行，系統后臺可以在各種技術手段的支持下進行人臉對比以及計算扣費。

2.5 優化人臉識別算法

綜合運營狀況以及特點，優化人臉識別算法，可以提升人臉識別技術的準確性，提高整體的對比速度。構建完善的人臉檔案信息庫，通過動態子庫以及黑名單的方式進行管理，將注冊過人臉識別信息的乘客的面部檔案信息整理到信息庫中，在乘客進站后進行第一次刷臉快速放行，將信息錄入動態子庫系統，人臉系統后臺進行動態子庫以及信息庫黑名單的對比分析，對比結果正常的乘客信息會存留在動態子庫中，對比結果為黑名單的乘客則要在動態子庫中清除。

在出站刷臉的過程中，對比人臉信息以及動態子庫信息，成功之后扣費放行，動態子庫會消除人臉信息，失敗則對比黑名單，符合黑名單則告警提示。

在算法層面中，識別對比主要分為2種方式，其中一種是基于文件的模式，就是將特征存儲為文件信息，對比文件級；另一種則是以數據庫為基礎，在數據庫信息中進行對比分析，通過圖文混合查詢的方式提升對比速度。

3 結語

在信息技術手段的支持下，應用于地鐵自動售檢票系統的人臉識別技術會不斷地成熟。在今后的發展中，地鐵軌道出行會呈現信息化、智能化、數字化以及網絡化的發展趨勢，可以有效避免傳統人工售票、檢票問題，從根本上提升乘客的出行體驗，是智慧城市建設的重要手段與措施。

參考文獻

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