摘要：自动售检票系统（以下简称AFC系统）的特点是各线路设备独立运营，实现乘客无障碍换乘，然而受车站建筑布局影响，部分轨道交通换乘车站的付费区存在不连通情况，对乘客出行与车站运作造成极大不便。本文以人脸识别技术作为切入点，探讨与分析通过该技术解决部分换乘车站上述问题的应用方向思路。
关键词：人脸识别；轨道交通；换乘；AFC
一、AFC系统概述
AFC系统是实现轨道交通售票、检票、计费、收费、统计、清分、管理等全过程的自动化系统，亦是一种由计算机集中控制的自动售票、自动检票以及自动收费和统计的封闭式自动化网络系统。AFC系统设备功能图如下：
图一：AFC设备架构图
二、轨道交通换乘车站的AFC系统使用问题分析
下面以广州地铁公园前站部分付费区AFC设备布局图为例，介绍换乘车站的AFC系统可能存在的使用问题：
图二：广州地铁公园前站部分付费区AFC设备布局图
如上图所示，部分换乘车站因受车站建筑布局影响，左侧付费区仅有出闸机，且只有上行扶梯，非出站的换乘乘客一旦错误进入该付费区，则无法返回到其他付费区。此时需要乘客按求助按钮，等候车站人员过来开边门，带领乘客到正确付费区。该流程会增加乘客等候时间，容易引起乘客不满，亦增加车站工作量。
三、人脸识别技术的技术介绍分析
生物识别技术的内容主要涵盖了指纹识别，人脸识别，声纹识别，静脉识别，虹膜识别，DNA识别和行为识别等技术，其中指纹识别和人脸识别技术是目前市场上最常用的生物识别技术，约占市场综合的75%以上，人脸识别具有非接触，无侵扰，低成本，快速，直观的特点。
人脸识别技术是通过摄像头采集，利用图像中的模式特征，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，实现人脸检测。在得到检测结果后，对人脸图像进行光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、几何校正、滤波以及锐化等预处理，然后通过人脸图像特征点定位，提取出一个人的特征，并进行量化。最后提取的人脸图像的特征数据与数据库中的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，识别并输出匹配结果。业界顶尖的深度学习人脸识别算法同时支持红外、可见光的人像比对，在大量的人脸数据库测试，算法通过率高于97%。识别过程几乎不受帽子、胡须、眼镜、发型等面部遮挡的影响。
人脸识别技术的上层为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集等；中层为技术层，包括视频人脸识别技术、图片人脸识别技术、数据库对比检验技术等；下层为应用层，主要是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端及服务等。目前人脸识别产品已广泛应用于金融、边检、安防、商务等众多领域。
四、人脸识别技术在轨道交通换乘车站AFC系统的应用方向思路
在人脸识别技术不断成熟的背景上，轨道交通换乘车站AFC系统的使用问题可通过该技术得到解决。具体业务流程如下图：
图三：人脸识别技术在轨道交通换乘车站AFC系统的业务流程图
乘客需在智能客服中心申请车票更新，智能客服中心上传人脸数据至后台管理系统，后台管理系统判断数据，并推送判断结果至人脸识别闸机，人脸识别闸机比对数据，乘客通过人脸闸机出闸。针对上述业务流程，需对既有票房售票机（客服中心）进行改造，增加人脸注册和免费出站票申请功能；需对既有闸机进行改造，增加人脸识别放行功能；需新增智能客服中心管理后台系统，防止乘客利用免费更新票务规则进行恶意逃票。
五、结束语
基于生物识别技术在轨道交通换乘车站AFC系统的应用能形成“双赢局面”：乘客能减少换乘等候时间；车站运营能提升日常运营效率，并搭建后台风控系统进行审核杜绝收益漏洞，这是多元化支付技术解决轨道交通实际运营问题的一次有益探索。
参考文献：
[1]《城市轨道交通自动售检票检修工》，西南交通大学出版社，2018年7月
[2]《生物特征识别方法与技术》，国防工业出版社，2013年8月
论文作者:汤健
论文发表刊物:《基层建设》2019年第16期
论文发表时间:2019/8/26
标签：技术论文; 车站论文; 乘客论文; 轨道交通论文; 系统论文; 特征论文; 客服中心论文; 《基层建设》2019年第16期论文;