乘客预进站的图片,可以通过在闸机顶棚加装的摄像机或与公安系统的安检机抓拍机联动获取的图片。车站后台系统定期获取的图片,通过人脸识别算法截取抓拍图片中的有效人脸信息。车站后台系统上传人脸信息至中心系统,由中心系统进行信息校验,并返回有效的人脸信息数据。车站后台系统根据中心系统返回的人脸信息保存至车站进站人脸信息库。基于人脸识别的无感支付技术在城市轨道交通票务系统中的应用研究原稿。摘要近年来,无感支付技术有所突破,许多领域都有所试用,甚至已经推广,其中人脸识别技术应用最为广泛。但在城市轨道交通的票级拆分成十万级或万级的库,笔者也正在研究可否用上边缘计算技术,这样将大大提升速度和效率。误识后的费用处理人脸识别辅助识别账户混合支付缩库技术的技术方案,看似比较完善了,但肯定还会有不少误识率,这需要在技术和业务流程上对误识的交易进行纠错处理,即要有个纠错机制。首先,试用期间建立必要的人工干预,将在匹配过程中,系统识别的值与结果并不能达到以上的该值可根据实际情况设臵,可以先放行,但需人工核实后才扣费。其次,针对误识和误扣费的问题,设臵乘客线上投诉,或自助纠偏,以及线下投诉的系统支持,以便快速处理。结束语在地铁里使用人脸识别技术是项非常复杂和庞大的工程,不是完全不可以,但也不是完全可以。需要根据线网的客流和系统实际情况,制定相应的技术方案,包括系统构架,容错方案,应急方案。同时还要制定相应的票务同步上线具备人脸识别的无感支付闸机,济南地铁计划先期在号线每站设臵进出的人脸识别闸机,后续根据现场试用情况再进行推广。城市轨道交通无感支付应用方案方案介绍地铁中采用的人脸识别有两种场景,种是免费乘客的过闸场景,采用或很小的方案另种就是普通乘客的场景计费场景,采用很大的方案。本文将详细介绍人脸识别辅助识别账户混合支付缩库技术的实现方案。基于人脸识别的无感支付技术在城市轨道交通票务系统中的应用研究原稿。存在的技术难点及待改善的技术目前提供人脸识别算法的厂家的商汤科技旷视科技依图海康威视云从科技等,他们的技术在很多行业都开始使用,如手机高铁商店等等,但模式仍未在百万级乃至千万级数据量的地铁场景中推广使用。主要原因就是该技术仍有不足之处。识别准确率问题人脸识别算法厂家基本都声称识识别账户混合支付缩库技术的技术方案,结合多账户支付手段是个方向。随着技术的发展,相信不久的未来,人脸识别技术将越来越可靠,越来越满足城市轨道交通票务系统的应用场景。引用自动售检票系统未来发展方向探讨王慧颖广州新科佳都科技有限公司,年月城轨交通自动售检票系统架构体系研究邱华瑞,张宁,徐文,何铁军都市快轨交通第卷第期年月自动售检票系统技术标准第部分系统和设备技术规范标签深圳地铁深圳市地铁集团有限公司企业标准。第引入第方支付技术。随着互联网技术的快速发展,手机维码支付得到了广泛的关注和研究,这种移动支付方式也受到了广大市民乘客的接受和认可。些轨道交通地铁公司针对互联网支付技术,也进行了诸如云闸机,手机地铁票等课题的研究探索,形成了定的技术储备。目前许多地铁公司针对引入互联网的理念,让自动售检票系统基于人脸识别的无感支付技术在城市轨道交通票务系统中的应用研究原稿与城市卡通清算系统之间的对账清分和结算等。第层线路中央计算机系统,线路中央计算机系统是自动售检票系统的管理控制中心。线路中央计算机系统与各车站计算机系统进行通信可自动采集全线路自动售检票系统的交易数据和设备运营状态信息,进行财务和客流统计。根据精准匹配结果预加载乘客人脸信息至车站常旅信息库,为避免信息库容量过大,车站常旅信息库每分钟更新次,且信息库的数据总量建议控制在当日高峰客流的之间。车站进站人脸信息库的建库流程如下车站启动定期拍摄乘客预进站的图片,可以通过在闸机顶棚加装的摄像机或与公安系统的安检机抓拍机联动获取的图片。车站后台系统定期获取的图片,通过人脸识别算法截取抓拍图片中的有效人脸信息。车站后台系统上传人脸信息至中心系统,由中心系统进行信息校验,并返回有效的人脸信息数据。车站后台系求都有很大关系。在地铁自动售检票这个应用场景里,在要求快速通行的情况下,识别准确率必然受到影响。我们在实验环境也做过相应的测试,采用的算法是市场上使用较多的主流算法,采用万的底库,在确保准确率在的情况下,识别率明显下降到左右。因此,在目前的人脸识别技术下,建议结合辅助识别技术,以提高准确率。另种方法就是混用方式,即人脸不能快速识别的时候,可以用维码银联闪付卡等支付手段。不过该方法需要在地铁的票务系统中建立用户和账户模型,以支持个用户的多个账户支付方式。识别速度问题如果为了确保准确率,就必须将识别的匹配阈值提得很高,但庞大的人脸库,将导致匹配速度变得很慢。所以上述的缩库技术非常重要,即将大的千万级或百万级拆分成十万级或万级的库,笔者也正在研究可否用上边缘计算技术,这样将大大提升速度和效率。误识的基础,只有通过安全可靠和完备的自动售检票系统才能有效地实施票务的结算和清分。自动售检票系统,简称,是以磁卡纸制磁卡和磁卡或智能卡非接触式卡为车票介质,利用自动售票机半自动售补票机自动检票机查询机等终端设备,并通过计算机网络实现轨道交通运营中的自动售票自动检票自动收费自动统计的封闭式票务管理自动化系统。传统的系统般采用层架构,由系统清结算中心线路中心车站中心设备和票卡组成,其架构体系如下图所示图自动售检票系统层架构图第层清分系统,清分系统主要负责制定轨道交通自动售检票系统内部的各种运行参数收集城市轨道交通自动售检票系统单程票产生的交易和审计数据并进行数据清分和对账,同时负责城市轨道交通自动售检票系统城市轨道交通票务系统的特点与现状城市轨道交通票务系统,是轨道交通票务收入和结算的基础,只有通过安全可靠和完备的自动售检票系统才能有效地实施票务的结算和清分。自动售检票系统,简称,是以磁卡纸制磁卡和磁卡或智能卡非接触式卡为车票介质,利用自动售票机半自动售补票机自动检票机查询机等终端设备,并通过计算机网络实现轨道交通运营中的自动售票自动检票自动收费自动统计的封闭式票务管理自动化系统。传统的系统般采用层架构,由系统清结算中心线路中心车站中心设备和票卡组成,其架构体系如下图所示图自动售检票系统层架构图第层清分系统,清分系统主要负责制定轨道交通自动售检票系统内部的各种运行参数收集城市轨道交通自动售检票,统单程票产生的交易和审计数据并进行数据清分和对账,同时负责城市轨道交通自动售检票系统与城市卡通清算系统之间的对账清分和结算等。第层线路中央计算机系统,线路中央计算机系统是自动售检票系统的管理控制中心。线路中央计算机系统与各车站计算机系统进行通信可自动采集全线路自动售检票系统的交易数据和设备运营状态信息,进行财务和客流统计。存在的技术难点及待改善的技术目前提供人脸识别算法的厂家的商汤科技旷视科技依图海康威视云从科技等,他们的技术在很多行业都开始使用,如手机高铁商店等等,但模式仍未在百万级乃至千万级数据量的地铁场景中推广使用。主要原因就是该技术仍有不足之处。识别准确率问题人脸识别算法厂家基本都声称识别准确率可以达到以上,但那都是在实验室测试的理论数据,其实人脸识别的准确率与人脸库的质量速度要根据精准匹配结果预加载乘客人脸信息至车站常旅信息库,为避免信息库容量过大,车站常旅信息库每分钟更新次,且信息库的数据总量建议控制在当日高峰客流的之间。车站进站人脸信息库的建库流程如下车站启动定期拍摄乘客预进站的图片,可以通过在闸机顶棚加装的摄像机或与公安系统的安检机抓拍机联动获取的图片。车站后台系统定期获取的图片,通过人脸识别算法截取抓拍图片中的有效人脸信息。车站后台系统上传人脸信息至中心系统,由中心系统进行信息校验,并返回有效的人脸信息数据。车站后台系统根据中心系统返回的人脸信息保存至车站进站人脸信息库。基于人脸识别的无感支付技术在城市轨道交通票务系统中的应用研究原稿。摘要近年来,无感支付技术有所突破,许多领域都有所试用,甚至已经推广,其中人脸识别技术应用最为广泛。但在城市轨道交通的票作培训,要求乘客在过闸前提前开启手机蓝牙功能,否则可能存在因乘客未开启蓝牙导致识别失败的风险。基于人脸识别的无感支付技术在城市轨道交通票务系统中的应用研究原稿。乘客出站流程如下图所示图乘客出站流程关键技术人脸识别技术应用的核心当然是人脸识别算法,但在地铁场景下,人脸识别算法短期内无法解决些速度和准确率的问题下,缩库技术的设计与应用将非常关键。缩库技术就是收缩数据库,是指以缩小数据库数据量级为目的数据分类和业务处理的活动。地铁人脸的缩库技术可以这样设计,车站和中心分别建立后台人像数据库,并利用乘客通行数据识别地铁常乘旅客,并更新旅客信息至车站常旅信息库,乘客过闸前可采集地铁安检机数据或部署抓拍机抓拍乘客入站信息,并保存入站信息至车站进站库,乘客进闸时首先在车站级的常旅人脸库和进站库进行匹配步将乘客进站信息同步至线网内的车站进出站人脸库,乘客出闸时,通过出站人脸库和常旅人脸库进行匹配,匹配成功后闸机开闸放行并完成后台的数据计费。使用缩库技术,根据地铁的业务中心和车站分别建库,可以大幅缓解人脸识别全库匹配数据压力并提高人脸的识别效率,节约人脸识别时间。车站常旅人脸信息库的建库流程如下根据乘客进出站交易记录进行分析,筛选出在个月内累积有效进站出站交易记录大于等于次的乘客该数字可根据各地铁的客流量进行设臵。根据筛选后的乘客交易记录进行分析,对乘客的进站时间,进站站点,出站时间,出站站点进行数据汇总,精准匹配该乘客可能的进站时间段区域,进站站点信息,出站时间段区域和出站站点信息。通过线网同步机制同步最新的车站人脸信息库至线网其它车站。为避免人脸库数据