一种基于大数据和人脸识别的检票系统的制作方法

本实用新型属于检票系统领域，涉及一种基于大数据和人脸识别的检票系统。

背景技术：

在我国现阶段，汽车客运交通遍布省市、自治区、区县和乡镇，绝大部分的客运车辆都安装了监控和GPS系统。但是，我国幅员辽阔，各地发展不均，特别在区县和乡镇等大多数的基层汽车客运站是没有进行实名制购票的，甚至是可以由他人代买的。大多数的基层汽车客运站都是人工验票，特别在节假日时工作量激增，增加人力成本。如此，乘客的身份不易被确认。在客运发生意外，因不明乘客的身份信息，给相关部门的工作造成困难。因为无需实名购票，很多犯罪嫌犯也会通过客运进行潜逃，给公安追逃或者破案造成一定困难。同样的问题也存在于航运、景区、展会、演唱会和体育赛事的验票场景。

技术实现要素：

有鉴于此，本实用新型的目的在于提供一种检票效率高，通过大数据分析和与公安部门对接的人脸识别检票系统。

为达到上述目的，本实用新型提供如下技术方案：

一种基于大数据和人脸识别的检票系统，包括检票终端，所述检票终端包括箱体，箱体内部设有主机；闸机，设置在箱体上，受所述主机控制；人脸识别装置，通过支架固定在所述箱体上，所述人脸识别装置包括摄像头和补光灯；所述箱体上还设置有票券识别镜头；

还包括云端服务器、与主机连接的购票数据库、与云端服务器连接的管理部门终端，所述主机通过通信模块与所述云端服务器通信连接；所述云端服务器与公安专网连接。

进一步，所述主机内包括中央处理单元模块、通信模块、人像采集模块、图像处理模块及图像评估模块，通信模块、图像评估模块分别与中央处理单元模块连接，人像采集模块与图像处理模块连接，图像处理模块与图像评估模块连接，所述摄像头与人像采集模块连接；所述云端服务器包括处理器、人脸对比模块和报警模块，人脸对比模块、报警模块分别与处理器连接。

进一步，所述中央处理单元模块还连接有闸机驱动装置。

进一步，所述中央处理单元模块还连接有语音提示装置。

进一步，所述中央处理单元模块连接有手动对闸机进行控制的控制按钮，所述控制按钮设置在箱体上。

进一步，所述图像评估模块包括依次连接的维度分类单元、初步评价单元和质量评估单元。

维度分类单元用于将采集到的人脸数据按照不同维度的降质特征进行分类，并根据分类结果建立每类维度特征对应的分支任务；

初步评价单元用于对分类后的人脸数据中的每类图像分别进行初步评价和标注；

质量评估单元用于进行图像质量评估。

根据初步评价和标注后的人脸数据搭建深度神经网络，对所述质量评估模型进行训练，根据训练后的质量评估模型对输入的待评估人脸图像进行多分支任务预测，完成人脸图像质量评估。

进一步，还包括电性连接控制器的显示屏，显示屏安装于摄像头的下方。

进一步，所述箱体上还设有身份证读卡器，所述主机内还包括身份证件识别模块，所述身份证读卡器、身份证件识别模块、中央处理单元模块依次连接。

进一步，所述主机还包括人-证对比模块，所述人-证对比模块与中央处理单元模块连接。

进一步，所述主机还包括证-票对比模块，所述证-票对比模块与中央处理单元模块连接。

本实用新型的有益效果在于：本实用新型通过对检票终端的人员进行人脸识别，通过云端服务器和数据库将重点监控人员信息与过机人员进行比对，若发现可疑人员，能够实时通知公安部门和管理部门，如未发现可疑人员，也会将过机人员信息保存在云端数据库，形成大数据，方便公安部门和管理部门随时查阅，以备不时之需。

附图说明

为了使本实用新型的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本实用新型提供如下附图进行说明：

图1为本实用新型实施例的系统结构示意图。

附图标记：中央处理单元模块1、图像评估模块2、图像处理模块3、人像采集模块4、摄像头5、闸机驱动装置6、闸机7、云端服务器8、公安专网9、公安系统终端10、管理部门终端11、票据识别终端12、购票数据库13、身份证识别模块14、人-证对比模块15、证-票对比模块16。

具体实施方式

下面将结合附图，对本实用新型的优选实施例进行详细的描述。

如图1所示，一种基于大数据和人脸识别的检票系统，包括检票终端，所述检票终端包括箱体，箱体内部设有主机；闸机7，设置在箱体上，受所述主机控制；人脸识别装置，通过支架固定在所述箱体上，所述人脸识别装置包括摄像头5和补光灯；所述箱体上还设置有票券识别镜头；

还包括云端服务器8、与主机连接的购票数据库13、与云端服务器8连接的管理部门终端11，所述主机通过通信模块与所述云端服务器8通信连接；所述云端服务器8与公安专网9连接。

优选地，所述主机内包括中央处理单元模块1、通信模块、人像采集模块4、图像处理模块3及图像评估模块2，通信模块、图像评估模块2分别与中央处理单元模块1连接，人像采集模块4与图像处理模块3连接，图像处理模块3与图像评估模块2连接，所述摄像头5与人像采集模块4连接；所述云端服务器8包括处理器、人脸对比模块和报警模块，人脸对比模块、报警模块分别与处理器连接。

优选地，所述中央处理单元模块1还连接有闸机驱动装置6。

优选地，所述中央处理单元模块1还连接有语音提示装置。

优选地，所述中央处理单元模块1连接有手动对闸机7进行控制的控制按钮，所述控制按钮设置在箱体上。

优选地，所述图像评估模块2包括依次连接的维度分类单元、初步评价单元和质量评估单元。

维度分类单元用于将采集到的人脸数据按照不同维度的降质特征进行分类，并根据分类结果建立每类维度特征对应的分支任务；

初步评价单元用于对分类后的人脸数据中的每类图像分别进行初步评价和标注；

质量评估单元用于进行图像质量评估。

根据初步评价和标注后的人脸数据搭建深度神经网络，对所述质量评估模型进行训练，根据训练后的质量评估模型对输入的待评估人脸图像进行多分支任务预测，完成人脸图像质量评估。

优选地，还包括电性连接控制器的显示屏，显示屏安装于摄像头5的下方。

优选地，所述箱体上还设有身份证读卡器，所述主机内还包括身份证件识别模块，所述身份证读卡器、身份证识别模块14、中央处理单元模块1依次连接。

优选地，所述主机还包括人-证对比模块15，所述人-证对比模块15与中央处理单元模块1连接。

优选地，所述主机还包括证-票对比模块16，所述证-票对比模块16与中央处理单元模块1连接。

本实用新型的工作原理为：通过摄像头5对人脸进行拍照，人像采集模块4将采集到的人脸图像发送至图像处理模块3，图像处理单元经过编码，将人脸图像信息封装为数据包，发送至图像评估模块2，图像评估模块2对人脸图像数据进行质量评估，如果评估质量不合格，将信息反馈给人像采集模块4，控制摄像头5重新拍照；评估质量合格或者优，则通过票据识别终端12识别票据的数据，并将数据发送给中央处理单元模块1，中央处理单元模块1将票据数据与购票数据库13中的数据进行对比，如果票据信息无误，控制闸门驱动装置将闸门打开，并进行语音提示人员通过闸机7；如果票据信息无误，则语音提示错误，并通知管理人员进行查验。

中央处理单元模块1将人脸数据信息与其对应的票据信息进行组合，同时通过通信模块发送到云端服务器8，云端服务器8与公安专网9连接，实时更新公安部门提供的追逃人员、失信人员、失踪人口等重点监控人群信息，保存到云端数据库中，云端服务器8通过调取云端数据库内的重点监控人群信息，通过人脸对比模块与检票终端发送过来的人脸信息进行比对，若发现可疑人员，则通过报警模块将信息发送给公安部门和管理部门的终端；若通过比对后并非重点监控人员，则将人脸数据和票据信息一一对应存储在云端数据库中，方便公安部门和管理部门随时查看人员流动行程。

更优地，所述检票终端还包括身份证识别模块14，所述身份证识别模块14与中央处理单元模块1连接。

更优地，所述检票终端还包括人-证对比模块15，所述人-证对比模块15与中央处理单元模块1连接。

更优地，所述检票终端还包括证-票对比模块16，所述证-票对比模块16与中央处理单元模块1连接。

通过对过机人员的身份证进行识别，再通过人-证对比模块15和证-票对比模块16对人脸信息和身份证信息进行比对，身份证信息与票据信息进行比对，均正确后再打开闸机7，能够更加提高安全性。

需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本实用新型的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本实用新型进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本实用新型权利要求书所限定的范围。