地铁自动售检票系统人脸识别技术解决方案研究

李隆

摘 要：自动售检票系统是地铁建设运营中的重要组成部分，同时也是直接与乘客交互的环节，随着计算机技术的飞速发展，人脸识别作为潜力巨大的高新技术，与地铁自动售检票系统的应用融合，是行业的重点研究方向和发展趋势。基于此，该文主要对人脸识别技术在地铁自动售检票系统中的具体应用进行了分析，重点探究了关键技术、解决方案等相关内容，以供参考。

关键词：地铁自动售检票系统；人脸识别技术；解决方案

中图分类号：TP391 文献标志码：A

人脸识别技术是一种以人体脸部特征为基础，识别身份的高新技术手段。其主要就是利用摄像机或者摄像头采集人脸的相关图像以及视频流，可以自动地进行图像检测以及人脸跟踪，可以对检测的人脸进行系统的识别分析。在自动售检票系统中（AFC）中融合了计算机技术、信息传输网络技术，将IC卡作信息载体，真正地实现了全过程自动化管理。在AFC中应用人脸识别系统，可以有效地提升乘客乘车效率，增强系统运营维护能力，是一种提升服务效果的有效技术手段。

1 地铁自动售检票系统人脸识别技术

1.1 人脸识别技术

计算机视觉人脸识别技术主要分为应用层、人脸识别系统以及硬件层3个层次。硬件层主要包括CPU、GPU以及FPGA、AI芯片等零部件。由于深度神经网络算法CNN以及RNN要进行大量的计算分析，因此人工智能技术在应用的过程中会受到不同程度的限制。而随着GPU以及AI芯片等技术手段的不断成熟，其在人工智能以及计算机视觉领域中得到广泛应用，有效地拓展了复杂算法的应用范围。

应用层主要就是人脸识别技术在门禁系统、安防系统以及身份认证系统中的总应用。人脸识别技术在自动售检票系统中的应用效果十分显著，人脸识别技术是决定用户通行体验、识别性能以及精准度的关键技术手段。

1.2 应用模型

综合人脸识别技术的原理以及流程，要根据规范要求在人脸识别系统中注册信息并形成绑定关系。人脸识别技术在自动售检票识别系统应用的过程中，要添加闸机以及扣费2个系统。

人脸识别技术在自动售检票机中要构建乘客人脸档案库，通过闸机采集人脸信息，对比信息输出结果，发送扣费以及通行等工作指令。

自动售检票系统是一种直接与乘客联系的系统，不仅会直接影响乘客的出行体验与舒适度，而且也会涉及票款等金钱问题。

2 地铁自动售检票系统人脸识别技术解决方案研究

2.1 售检票方案

在网络环境中，利用二维码、刷脸技术过闸的方式逐渐成熟，这样就会降低售检票机的应用频率。为了提升AFC的应用效率与质量，就需要综合第三方的支付功能，在人脸识别技术的支持下购票。

在AFC中增加人脸识别功能，可以实现通过微信公众号、小程序、支付宝以及APP等方式进行远程购票，可以通过刷脸的方式获取车票；同时也可以支持直接刷脸买票，有效地提升了工作效率与质量。

在人脸识别功能的支持下，有效地减少了传统运维以及结算的工作量，不仅提升了工作效率和用户的体验，而且实名刷票的功能可以提升安全性。

2.2 过闸方案

在各种高新技术手段的支持下，交通行业正在如火如荼的发展。在2017年已经有部分城市通过二维码刷码的方式过闸。在人脸识别过闸中最关键的终端设备就是闸机。闸机主要包括了工控机、门单元、乘客端工具、读写器、票卡回收等单元，可以实现单程票刷脸过闸的操作。读写器主要就是为交通卡以及NFC手机虚拟卡提供设备支持。二维码则对应刷码过闸；摄像头主要就是用于人脸识别分析过闸。

在人脸识别技术的支持下，可以实现先乘后付，通过在进站端设置人脸识别闸口可以直接过检乘车，然后在出站端口利用人脸对比的方式收集进出闸的乘客信息，形成一种闭合交易数据信息，通过第三方支付平台可以实现直接扣款。

首先，乘客通过软件注册账户，绑定第三方账户并进行实名认证。其次，利用移动软件以及人脸识别系统，采集并存储用户人脸特征值。进出站的过闸模式主要有2種：第一，离线模式。闸机通过蓝牙与手机形成对应关系，利用蓝牙向闸机传递乘客的人脸特征。摄像头收集分析乘客的面部信息与特征。对比特征值满足条件则可以通关。第二，在线模式。摄像头捕捉乘客的脸部特征，通过上位机程序将人脸图像传送到云平台或者信息库中对比特征值，满足相似度条件则可以有效通行。最后，发送交易记录，通过云平台或者ACC根据进站台、出站记录计算金额，通过第三方软件扣款。

在人脸识别技术的支持下，可以做到无卡通行，在乘客进站台的时候无须任何操作。但是对网络传输的要求相对较高，一对多的特征值匹配模式对于技术的要求也较严格。受到轨道交通自身大流量以及高频次的特征的影响，人脸识别技术在应用的过程中最关键的就是要提升稳定性，并对综合通行效率等因素进行合理设计分析。

2.3 云平台方案框架

人脸识别平台是整个系统的核心。利用云平台可以实现云闸机的过闸功能。在自动售检票系统中要重视云平台的建设，将其作为网络业务的支撑平台，进而实现软件售检票、人脸取票以及人脸过闸等业务操作，可以为不同的网络入口提供基础的信息服务，也可以为指纹识别、无感知识别等技术手段的应用提供技术支持。

2.4 付费模式与信用管理手段

在乘客进入闸机的过程中，系统对人脸进行识别，乘客完成人脸识别进入闸机之后，没有完成扣费的乘客会被纳入黑名单。通过人脸识别库分析，识别出乘客黑名单，进入黑名单的乘客无法使用人脸识别系统，并且会将失信行为纳入个人信用记录中。对非黑名单用户则快速放行，系统后台可以在各种技术手段的支持下进行人脸对比以及计算扣费。

2.5 优化人脸识别算法

综合运营状况以及特点，优化人脸识别算法，可以提升人脸识别技术的准确性，提高整体的对比速度。构建完善的人脸档案信息库，通过动态子库以及黑名单的方式进行管理，将注册过人脸识别信息的乘客的面部档案信息整理到信息库中，在乘客进站后进行第一次刷脸快速放行，将信息录入动态子库系统，人脸系统后台进行动态子库以及信息库黑名单的对比分析，对比结果正常的乘客信息会存留在动态子库中，对比结果为黑名单的乘客则要在动态子库中清除。

在出站刷脸的过程中，对比人脸信息以及动态子库信息，成功之后扣费放行，动态子库会消除人脸信息，失败则对比黑名单，符合黑名单则告警提示。

在算法层面中，识别对比主要分为2种方式，其中一种是基于文件的模式，就是将特征存储为文件信息，对比文件级；另一种则是以数据库为基础，在数据库信息中进行对比分析，通过图文混合查询的方式提升对比速度。

3 结语

在信息技术手段的支持下，应用于地铁自动售检票系统的人脸识别技术会不断地成熟。在今后的发展中，地铁轨道出行会呈现信息化、智能化、数字化以及网络化的发展趋势，可以有效避免传统人工售票、检票问题，从根本上提升乘客的出行体验，是智慧城市建设的重要手段与措施。

参考文献

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