本发明涉及生物识别技术领域，具体涉及一种基于身份识别的地铁过闸系统。
背景技术：
随着城市化进程的加速发展，城市人口不断攀升，居民出行对地铁的依赖性日益增加，地铁客流量飞速上涨。如何快速准确的验证乘客身份，是实现地铁快速高效通行，缓解地铁人群拥堵的有效方法之一。
目前，居民乘坐地铁，主要通过地铁票卡等实物凭证进行身份验证过闸，或是通过蓝牙传输、扫描二维码等移动支付的方式进行身份验证过闸。通过票卡等凭证的方式，通常需先到固定售票点办理购买票卡，不仅流程较繁琐、耗时长、效率低，人流集中时，还需排队等待购票，容易造成拥堵；通过手机等移动支付的方式，虽然省去了排队购票的流程，但乘客在过闸前需准备好手机、平板电脑等移动设备，并打开app、点击乘车（或购票）等步骤获取进出站票据，再将移动设备靠近闸机进行票据传输验证，乘客在使用移动设备获取票据时，通常需要在闸机前停留，且需双手操作移动设备，在随身携带较多行李物品的情况下，还需放下行李物品才能进行操作，不仅给用户使用带来不便，还造成乘客过闸时在闸机前停留的时间较长，无法满足地铁高效通行的需求，在客流高峰期，仍然会在一定程度上造成拥堵。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供一种基于身份识别的地铁过闸系统，无需票卡、手机等介质，就能快速认证乘客身份，实现地铁高效快速通行，给用户带来方便，并能有效缓解地铁人群拥堵的压力。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种基于身份识别的地铁过闸系统，包括：终端设备、站点控制设备、后端控制设备、票务管理平台及闸机设备；所述站点控制设备与所述终端设备、所述后端控制设备通过网络连接通讯，所述票务管理平台与所述后端控制设备、所述闸机设备通过网络连接通讯；
所述终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块和图像预处理模块1，所述图像采集模块负责采集用户过闸时的人物图像，所述活体检测模块用于对过闸用户进行活体检测，所述测距模块用于检测目标人物的距离，所述图像预处理模块1用于进行图像基础预处理；
所述站点控制设备包括特征提取模块和图像预处理模块2，所述特征提取模块用于提取人物特征，所述图像预处理模块2用于图像识别预处理；
所述后端控制设备包括训练模块、识别模块和存储模块，所述训练模块用于用户身份识别训练，所述识别模块用于用户身份识别，所述存储模块用于存储用户注册信息和特征数据；
所述票务管理平台包括票据单元、支付单元和存储单元，所述票据单元负责提供票据，所述支付单元为用户完成费用支付，所述存储单元用于存储用户信息和交易记录；
所述闸机设备用于接收票据和控制闸门开闭。
进一步的，所述站点控制设备还包括所述识别模块和权重库同步模块，所述权重库同步模块用于同步所述训练模块输出的模型。
进一步的，所述终端设备还包括所述特征提取模块和所述图像预处理模块2。
进一步的，所述后端控制设备还包括所述特征提取模块和所述图像预处理模块2。
进一步的，所述人物图像为全身人物图像；所述人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征。
进一步的，所述图像基础预处理包括：图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正；所述图像识别预处理包括：目标定位、提取最前一人和人物框定。
进一步的，所述终端设备和所述站点控制设备为若干个，所述站点控制设备采用物理分布式计算；所述后端控制设备采用基于kubernetes的服务网格（servicemesh）进行布置。
进一步的，所述站点控制设备还包括广告控制模块，所述广告控制模块用于控制广告播放。
进一步的，还包括：广告管理平台，所述广告管理平台与所述站点控制设备通过网络连接通讯，所述广告管理平台用于发布广告内容。
本发明还提供一种基于身份识别的地铁过闸方法，包括以下步骤：
（1）用户注册：
用户预先通过app进行注册，录入用户信息，到固定注册机采集用户注册图像，并对账户充值或开通免密支付；
（2）用户识别过闸：
用户进/出站时，走近闸机的过程中，即可完成身份识别与购检票，闸机开闸通行。
本发明的基于身份识别的地铁过闸系统，具有以下有益效果：
（1）采用本发明的基于身份识别的地铁过闸系统，可实现乘客身份快速识别认证过闸，用户过闸时，无需票卡等实物凭证，无需操作手机等移动设备进行票据获取与验证，也无需操作任何其他设备，在自然行走过程中即可完成身份识别和票据自动传输认证，因此无需在闸机前停留，只需直接大步走过闸机，不仅给用户带来了极大方便，还能有效提高地铁通行效率，缓解人群拥堵的压力。
（2）本发明的基于身份识别的地铁过闸系统灵活性好、服务效率高，且在网络发生故障时依然可以进行身份识别认证，从而能较好地保证地铁的顺畅通行。
附图说明
图1是本发明一实施例基于身份识别的地铁过闸系统结构图。
图2是本发明另一实施例基于身份识别的地铁过闸系统结构图。
图3是本发明控制设备分布式结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的目的在于提供一种基于身份识别的地铁过闸系统，无需票卡、手机等介质，就能快速认证乘客身份，实现地铁高效快速通行，给用户带来方便，并能有效缓解地铁人群拥堵的压力。以下将详细阐述本发明的基于身份识别的地铁过闸系统的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本发明的技术内容。
实施例一
图1是本发明一实施例基于身份识别的地铁过闸系统结构图。如图1所示，本发明一种基于身份识别的地铁过闸系统包括：终端设备、站点控制设备、后端控制设备、票务管理平台及闸机设备，其中闸机设备分为进站闸机设备和出站闸机设备。具体的，终端设备分别安装于进站闸机设备和出站闸机设备上，终端设备与闸机设备通过串口连接通讯，站点控制设备与终端设备、后端控制设备通过网络连接通讯，票务管理平台与后端控制设备、闸机设备通过网络连接通讯。
终端设备包括图像采集模块、活体检测模块、测距模块和图像预处理模块1，图像采集模块负责采集用户过闸时的人物图像，优选的，采用双目摄像头采集人物图像，人物图像为全身人物图像，通过采集全身人物图像可获得更全面的人物特征信息，从而获得较高的识别准确度；活体检测模块用于对过闸用户进行活体检测，以有效防止照片、视频等欺诈，优选的，采用光流法和红外条纹投影技术相结合进行活体检测；测距模块用于检测目标人物的距离，当检测到目标人物在指定的识别区域内，系统对目标人物图像进行采集，优选的，采用红外、地感或超声方法进行测距；图像预处理模块1用于进行图像基础预处理，图像基础预处理包括图片尺寸调整、亮度调整和伽马矫正等，通过图像基础预处理以获得较高的图片质量。
站点控制设备包括特征提取模块和图像预处理模块2，特征提取模块用于提取人物特征，优选的，人物特征包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，通过人体姿态特征和脸部姿态特征的结合进行识别判定，不仅识别准确度更高，对单个特征的识别要求弱化，不容易受光线、环境、化妆等影响，优选的，采用多通道卷积神经网络提取人物特征；图像预处理模块2用于图像识别预处理，图像识别预处理包括目标定位、提取最前一人和人物框定等，通过图像识别预处理以更好地获取识别目标。
后端控制设备包括训练模块、识别模块和存储模块，训练模块用于用户身份识别训练，获得识别模型，优选的，采用多通道卷积神经网络进行身份识别训练；识别模块用于过闸用户身份识别，并输出识别结果；存储模块用于存储用户注册信息和特征数据，将每个用户每次过闸时的特征数据进行存储，积累识别训练样本，从而不断优化识别模型，提高识别精准度和识别效率。
所述票务管理平台包括票据单元、支付单元和存储单元，票据单元负责提供票据，支付单元为用户完成费用支付，存储单元用于存储用户信息和交易记录。
闸机设备用于接收票据和控制闸门开闭。优选的，闸机设备安装有ble模块，用于接收票据信息。
具体的，终端设备和站点控制设备为若干个。终端设备和站点控制设备安装在各个地铁站点，站点控制设备采用物理分布式计算。
本实施例的基于身份识别的地铁过闸系统识别过闸方法过程如下：
用户预先通过app进行注册，注册过程包括录入用户信息，如手机号、身份证号等，到固定注册机采集用户注册全身图像，并对账户充值或开通免密支付，用户注册信息将存储于后端控制设备和票务管理平台。注册成功后，用户即可使用本发明地铁过闸系统进行过闸乘车。
用户进/出站时，走近闸机的过程中，首先，终端设备的测距模块检测到目标用户的距离符合识别距离要求后，活体检测模块开始对目标进行活体检测，活体检测完成并符合后，图像采集模块开始对目标进行全身图像采集；图像采集后，图像预处理模块1对图像进行图片尺寸调整、亮度调整和伽马校正等基础预处理；基础预处理完成后，再通过网络将基础预处理后的图像发送至站点控制设备，终端设备与站点控制设备优选为局域网连接，带宽资源相对充足，可以较好地满足人物全身图像数据传输；
其次，站点控制设备的图像预处理模块2对图像进行识别预处理，包括目标定位、提取最前一人和人物框定等；图像识别预处理完成后，特征提取模块提取人物特征，包括：人体姿态特征和脸部姿态特征，人物特征提取完成后，再通过网络将人物特征数据发送至后端控制设备进行识别；
最后，后端控制设备的识别模块通过特征数据对用户进行识别，识别成功后，向票务管理平台请求票据；票务管理平台向后端控制设备发送票据，后端控制设备接收票据后，通过网络将票据发送给闸机设备的ble模块，ble模块接收票据后告知闸机进行开闸，用户即可过闸通行。用户完成出站后，出站闸机设备通过网络将用户交易数据发送给票务设备进行管理和存储。
用户进/出站时，在走近闸机的过程中，系统即完成了上述对用户的身份识别与购检票认证过程，无需用户进行任何设备操作，也无需用户刻意停留配合，整个识别认证过程快捷迅速，乘客可按自然行走速度通行过闸，通行效率高。
实施例二
图2是本发明另一实施例基于身份识别的地铁过闸系统结构图。与实施例一不同在于，本实施例基于身份识别的地铁过闸系统，还包括：广告管理平台，用于发布广告内容；站点控制设备还包括广告控制模块、识别模块和权重库同步模块，权重库同步模块用于同步训练模块输出的模型，以及时更新识别所需的权重库数据；识别模块与后端控制设备的识别模块相同，用于过闸用户身份识别，并输出识别结果；广告控制模块用于控制广告播放；终端设备、后端控制设备还包括特征提取模块和图像预处理模块2，该特征提取模块和图像预处理模块2与站点控制设备的特征提取模块和图像预处理模块2相同，特征提取模块用于提取人物特征，图像预处理模块2用于图像识别预处理。广告管理平台与站点控制设备通过网络连接通讯，通过站点控制设备的广告控制模块与广告管理平台对接进行广告内容的发布。
本实施例的基于身份识别的地铁过闸系统识别过闸方法过程可与实施例一完全相同，也可与实施例一有所不同，与实施例一不同在于：图像识别预处理和人物特征提取步骤可在终端设备上完成或交由后端控制设备完成；另外，身份识别步骤可由站点控制设备完成，识别成功后将结果发送到后端控制设备进行票据请求。
利用本实施例基于身份识别的地铁过闸系统进行识别过闸的方法中，图像识别预处理和人物特征提取运算步骤以及身份识别步骤可视为封装好的2个黑盒任务，图像识别预处理和人物特征提取运算步骤视为任务一，身份识别步骤视为任务二。其中，任务一可在终端设备、站点控制设备或后端控制设备上完成，执行该任务的优先顺序为终端设备—站点控制设备——后端控制设备，若终端设备忙碌时，则发送至与该终端设备配位的站点控制设备执行（同一个地铁站点的终端设备与站点控制设备相互为配位设备），该配位的站点控制设备忙碌时，则发送至其余站点控制设备执行，其余站点控制设备均忙碌时，则发送至后端控制设备执行。任务二可在站点控制设备或后端控制设备上完成，若任务一在终端设备或站点控制设备上完成，则任务二优先在配位站点控制设备执行，若配位站点控制设备忙碌时，则发送至其余站点控制设备执行，其余站点控制设备均忙碌时，则发送至后端控制设备执行；若任务一在后端控制设备上完成，则任务二也在后端控制设备上执行。
图3是本发明控制设备分布式结构图。具体的，后端控制设备采用基于kubernetes的服务网格（servicemesh）进行布置。站点控制设备为n个，站点控制设备采用物理分布式计算，并从后端控制设备同步识别所需要的权重库数据。优选的，站点控制设备与终端设备通过局域网连接，通过在站点控制设备上完成身份识别，可降低对互联网的依赖，在网络发生故障时依然可以进行身份识别与购检票认证。例如，在站点控制设备上完成乘客身份识别后，在网络故障时可通过闸机设备获取离线票据，使乘客能够正常通行，从而能较好地保证地铁的顺畅运营通行。
由上述技术方案可知，采用本发明的基于身份识别的地铁过闸系统，可实现乘客身份快速识别认证过闸，用户过闸时，无需票卡等实物凭证，无需操作手机等移动设备进行票据获取与验证，也无需操作任何其他设备，在自然行走过程中即可完成身份识别和票据自动传输认证，因此无需在闸机前停留，只需直接大步走过闸机，不仅给用户带来了极大方便，还能有效提高地铁通行效率，缓解人群拥堵的压力。
本发明的基于身份识别的地铁过闸系统可根据实际网络情况及业务繁忙情况灵活调配黑盒任务，服务效率高，且在网络发生故障时依然可以进行身份识别认证，从而能较好地保证地铁的顺畅通行。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。