CN110263658A - 一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法 - Google Patents

一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法 Download PDF

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CN110263658A CN201910442848.2A CN201910442848A CN110263658A CN 110263658 A CN110263658 A CN 110263658A CN 201910442848 A CN201910442848 A CN 201910442848A CN 110263658 A CN110263658 A CN 110263658A
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Abstract

本发明公开了一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法，该地铁收费平台包括注册模块、系统控制模块、信息采集模块、人脸图像处理模块和数据传输模块,本发明科学合理，使用安全方便，设置有计时器，同时增设了更加精准的乘坐地铁时间金额的计算算法，避免了乘客钻取地铁收费方式的漏洞，在即将收取超时费的前几分钟出站，有效的避免了恶意乘坐地铁的行为出现，避免了乘客在地铁内部盈利、卖艺和散发小广告的行为，有效的提高了公共交通资源的利用率，避免了公共交通资源的浪费，同时，还可以根据大数据结果对规律性或长时间超时的乘客的人脸信息数据着重标注，重点观察，便于对地铁站的规范化管理。

Description

一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法
技术领域
本发明涉及脸部识别技术领域，具体是一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法。
背景技术
脸部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，随着脸部识别技术的不断发展，脸部识别技术的应用范围也在不断的扩展，应用在地铁进站口，不仅仅可以方便人们乘坐地铁，同时，还可以实现对乘坐地铁费用的快速扣款，地铁收费标准中提出，超过地铁规定的最长时间出站的乘客需要额外收取超时费用，规定的超时时间通常是该城市最长地铁线路运行时间的两倍，但是，以盈利、卖艺和散发小广告为目的的乘客会钻取地铁收费标准的漏洞，在即将超时的前几分钟出站，既不会额外收取超时费用，也完成了自己的目的，这种恶意乘坐地铁的行为是对公共交通资源的一种浪费，高峰时期会造成地铁站内的拥堵，同时，在利用高清摄像头对人脸图像进行采集时，如果高清摄像头采集的图像中包含多个人脸图像，会导致人脸图像信息采集出现错误，所以，人们急需一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法，以解决现有技术中提出的的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于脸部识别的地铁收费平台，该地铁收费平台包括注册模块、系统控制模块、信息采集模块、人脸图像处理模块和数据传输模块；
所述注册模块与人脸图像处理模块电连接，所述人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，所述信息采集模块与人脸图像处理模块电连接，所述人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，所述注册模块和信息采集模块均通过数据传输模块与系统控制模块电连接，两个所述地铁站的系统控制模块之间通过数据传输模块电连接；
所述数据传输模块用于各个模块之间的数据传输。
根据上述技术方案，所述注册模块包括人脸图像输入子模块、支付账户认证子模块和支付密码设置有子模块；
所述人脸图像输入子模块用于对首次使用脸部识别地铁收费平台的用户进行脸部数据的采集和分析，形成脸部识别地铁收费平台的数据库，用于后期对用户脸部特征的匹配，所述支付账户认证子模块用于输入用户乘坐地铁时的支付账户，并得到支付账户的认证，作为后期乘坐地铁所产生费用的扣款账户，所述支付密码设置子模块用于对支付账户进行支付密码的设置。
根据上述技术方案，所述系统控制模块包括PLC控制器、数据库和计时器；
所述支付账户认证子模块和支付密码设置子模块通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
所述PLC控制器作为一个可编程控制器，用于对整个系统的智能化控制，所述数据库用于对注册使用脸部识别地铁收费平台的用户的脸部特征进行存储，用于后期的识别和比对，所述数据库还包括进站数据表和出站数据表，所述进站数据表用于临时存储和调用即将进站人员的人员图像特征，所述出站数据表用于临时存储和调用即将出站人员的人员图像特征，避免从数据库中调取数据，延长数据的调取和比对时间，提高了乘客进站的效率，避免造成拥堵，所述计时器用于记录每个乘坐地铁的人员从进站到出站所花费的时间，一方面用于计算乘坐地铁人员超时乘坐地铁所要花费的金额，另一方面用于计算整个地铁网络客流量平均乘坐地铁的时间，通过统计时间的大数据可以来对地铁网络未来的发展做出规划。
根据上述技术方案，所述信息采集模块包括第一高清摄像头、第二高清摄像头和距离传感器；
所述距离传感器通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
所述第一高清摄像头安装在地铁进站扶梯和楼梯上方，用于对有意向乘坐地铁的人员进行人脸信息的初步采集和处理，并将采集的人脸信息从数据库调用至进站数据表中，所述第二高清摄像头安装在地铁进站闸机前方，用于对即将通过闸机进站的乘客进行人脸信息采集，并与进站数据表中存储的人脸信息数据进行对比和匹配，所述距离传感器用于对利用第二高清摄像头进行人脸数据采集的乘客与第二高清摄像头之间的距离进行数据的采集和判定，避免乘客与第二高清摄像头之间的距离过大，导致出现人脸图像采集失败或者图像中出现多张人脸图像，避免出现人脸图像采集错误的现象。
根据上述技术方案，所述人脸图像处理模块包括人脸图像预处理子模块、人脸图像特征提取子模块和人脸匹配与识别子模块；
所述人脸图像输入子模块、第一高清摄像头和第二高清摄像头均与人脸图像预处理子模块电连接，所述人脸图像预处理子模块与人脸图像特征提取子模块电连接，所述人脸图像特征提取子模块与人脸匹配与识别子模块电连接，所述人脸匹配与识别子模块通过数据传输模块与数据库电连接；
所述人脸图像预处理子模块用于对采集到的人脸图片进行像素点的分布处理，所述人脸图像特征提取子模块用于对人脸特征部分的像素点数据进行提取，所述人脸匹配与识别子模块用于将采集的人脸特征部分的像素点数据与数据库中的原有人脸特征部分的像素点进行匹配和识别。
一种基于脸部识别的地铁收费方法，该收费方法包括以下步骤：
S1、利用注册模块进行基于脸部识别的地铁收费平台的注册；
S2、利用第一高清摄像头对通过扶梯进入地铁站的乘客进行人脸图像的采集，并通过人脸图像处理模块对其进行处理；
S3、利用距离传感器对即将通过闸机进站人员与第二高清摄像头之间的距离进行测量；
S4、利用第二高清摄像头对即将通过闸机进站的乘客进行人脸图像的采集，通过人脸图像处理模块对其进行处理，并形成进站数据表；
S5、通过数据传输模块将通过闸机进站的乘客人脸信息数据传输至各个地铁站的出站数据表中；
S6、乘客通过闸机进站之后，计时器开始计时，直到乘客通过脸部识别出站之后，计时器停止对其进行计时；
S7、利用算法对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算，并统计出乘客总共需要花费的金额；
S8、乘客通过手机支付账户和密码对乘坐地铁所花费的金额进行支付。
根据上述技术方案，所述步骤S1中，乘客利用基于脸部识别的地铁收费平台的注册模块进行注册，利用人脸图像输入子模块进行人脸图像的提取，通过人脸图像处理模块对提取的人脸图像进行处理，形成人脸图像的特征数据，并将形成的脸部信息数据存储进入数据库中，通过支付账户认证子模块完成乘坐地铁费用支付账户的认证，用于乘坐地铁费用的支付，通过支付密码设置子模块进行支付账户密码的设置。
根据上述技术方案，所述步骤S2中，将第一摄像头安装在地铁站进站扶梯和进站楼梯上方，对乘坐进站扶梯和楼梯进站的乘客进行视频的拍摄，并从视频流中对人脸图像进行采集，利用人脸图像处理模块对视频流中提取的人脸图像进行处理，并将处理之后的人脸特征信息数据与数据库中的人脸特征信息数据进行对比，从数据库中提取出相应的人脸特征信息数据存储进入进站数据表中，用于乘客通过闸机进站时的比对。
根据上述技术方案，所述步骤S3-S7中，当乘客需要通过闸机进站乘坐地铁时，当乘客利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集时，利用距离传感器对乘客与第二高清摄像头之间的距离进行测量，当乘客与第二高清摄像头之间的距离大于设定的阈值时，通过显示屏显示“无法准确采集人脸图像”的字样，提醒乘客缩短脸部与第二高清摄像头之间的距离，所述第二高清摄像头将采集的人脸图片通过数据传输模块传输至人脸图像处理模块，利用人脸图像处理模块对第二高清摄像头所采集的人脸图像进行处理，形成脸部特征数据，与进站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，当完全匹配时，闸机门打开，允许乘客通过闸机进站乘坐地铁；
所述计时器开始计时，所述PLC控制器将通过闸机进站的人脸特征信息数据通过数据传输模块传输至各个地铁站的出站数据表中，当乘客需要出站时，同样利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集，并利用人脸图像处理模块对其进行处理，与出站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，匹配到相同的人脸特征信息数据时，闸机门打开，允许出站，同时计时器停止计时，所述PLC控制器对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算；
利用以下公式对距离金额进行计算：
Y1=X1+[（L-L1）/10]*a；
其中Y1为乘坐地铁的总距离所产生的金额，X1为乘坐地铁的起步价，L为地铁行驶路线的总距离，L1为起步价内地铁行驶的距离，a为地铁每行驶10公里所需要收取的金额；
利用以下公式对时间金额进行计算；
Y2=（T-L*T1*b）*c；
其中Y2为乘坐地铁的总时间所产生的金额，T为计时器所记录的总时间，T1为地铁每行驶一公里所花费的平均时间，包括到站停靠的时间，b为乘坐地铁所花费时间的系数，c为超时一分钟的罚款金额；
当Y2＞0时，扣除Y2所显示的超时金额；
当Y2＜0时，不扣除超时金额，Y2归零；
当Y2=0时，不扣除超时金额；
利用以下公式计算出乘客乘坐地铁所花费的总金额；
Y=Y1+Y2。
根据上述技术方案，所述步骤S8中，所述PLC控制器通过数据传输模块对用户的支付账户发出扣款通知，乘客在对扣款金额无异议的情况下输入支付密码完成乘坐地铁费用的支付。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、设置有计时器，同时增设了更加精准的乘坐地铁时间金额的计算算法，避免了乘客钻取地铁收费方式的漏洞，在即将收取超时费的前几分钟出站，有效的避免了恶意乘坐地铁的行为出现，避免了乘客在地铁内部盈利、卖艺和散发小广告等行为，有效的提高了公共交通资源的利用率，避免了公共交通资源的浪费，同时，还可以根据大数据结果对规律性或长时间超时的乘客的人脸信息数据着重标注，重点观察，便于对地铁站的规范化管理。
2、设置有第一高清摄像头、进站数据表和出站数据表，根据第一高清摄像头对有意向进站乘坐地铁的乘客进行人脸信息数据的采集，并将人脸图像处理模块处理之后的人脸特征信息数据存储进入进站数据表中，当乘客通过第二高清摄像头进行脸部识别时，可以直接从进站数据表中调取人脸特征信息数据进行对比，避免了从庞大的数据中去调取人脸特征信息数据进行匹配，减少了脸部识别所花费的时间，缩短了乘客进站的时间，提高了进站效率，避免了高峰期时在进站口形成拥堵，降低了系统的运转负荷。
3、设置有距离传感器，用于对进行脸部识别进站的乘客与第二高清摄像头之间的距离进行测量和判定，避免第二高清摄像头采集到多张人脸照片信息，导致人脸信息采集出现错误，提高了人脸识别的严谨性。
附图说明
图1为本发明一种基于脸部识别的地铁收费平台的模块组成示意图；
图2为本发明一种基于脸部识别的地铁收费平台的模块连接示意图；
图3为本发明一种基于脸部识别的地铁收费方法的步骤示意图；
图4为本发明一种基于脸部识别的地铁收费方法的实施流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，一种基于脸部识别的地铁收费平台，该地铁收费平台包括注册模块、系统控制模块、信息采集模块、人脸图像处理模块和数据传输模块；
注册模块与人脸图像处理模块电连接，人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，信息采集模块与人脸图像处理模块电连接，人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，注册模块和信息采集模块均通过数据传输模块与系统控制模块电连接，两个地铁站的系统控制模块之间通过数据传输模块电连接；
数据传输模块用于各个模块之间的数据传输。
注册模块用于完成基于脸部识别的地铁收费平台的注册，注册模块包括人脸图像输入子模块、支付账户认证子模块和支付密码设置有子模块；
人脸图像输入子模块用于对首次使用脸部识别地铁收费平台的用户进行脸部数据的采集和分析，形成脸部识别地铁收费平台的数据库，用于后期对用户脸部特征的匹配，支付账户认证子模块用于输入用户乘坐地铁时的支付账户，并得到支付账户的认证，作为后期乘坐地铁所产生费用的扣款账户，支付密码设置子模块用于对支付账户进行支付密码的设置。
控制模块用于对整个基于脸部识别的地铁收费平台的控制，系统控制模块包括PLC控制器、数据库和计时器；
支付账户认证子模块和支付密码设置子模块通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
PLC控制器作为一个可编程控制器，用于对整个系统的智能化控制，数据库用于对注册使用脸部识别地铁收费平台的用户的脸部特征进行存储，用于后期的识别和比对，数据库还包括进站数据表和出站数据表，进站数据表用于临时存储和调用即将进站人员的人员图像特征，出站数据表用于临时存储和调用即将出站人员的人员图像特征，计时器用于记录每个乘坐地铁的人员从进站到出站所花费的时间，一方面用于计算乘坐地铁人员超时乘坐地铁所要花费的金额，另一方面用于计算整个地铁网络客流量平均乘坐地铁的时间，通过统计时间的大数据可以来对地铁网络未来的发展做出规划。
信息采集模块用于对基于脸部识别的地铁收费平台的数据采集，信息采集模块包括第一高清摄像头、第二高清摄像头和距离传感器；
距离传感器通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
第一高清摄像头安装在地铁进站扶梯和楼梯上方，用于对有意向乘坐地铁的人员进行人脸信息的初步采集和处理，并将采集的人脸信息从数据库调用至进站数据表中，第二高清摄像头安装在地铁进站闸机前方，用于对即将通过闸机进站的乘客进行人脸信息采集，并与进站数据表中存储的人脸信息数据进行对比和匹配，距离传感器用于对利用第二高清摄像头进行人脸数据采集的乘客与第二高清摄像头之间的距离进行数据的采集和判定。
人脸图像处理模块用于对采集的人脸图像进行处理，人脸图像处理模块包括人脸图像预处理子模块、人脸图像特征提取子模块和人脸匹配与识别子模块；
人脸图像输入子模块、第一高清摄像头和第二高清摄像头均与人脸图像预处理子模块电连接，人脸图像预处理子模块与人脸图像特征提取子模块电连接，人脸图像特征提取子模块与人脸匹配与识别子模块电连接，人脸匹配与识别子模块通过数据传输模块与数据库电连接；
人脸图像预处理子模块用于对采集到的人脸图片进行像素点的分布处理，人脸图像特征提取子模块用于对人脸特征部分的像素点数据进行提取，人脸匹配与识别子模块用于将采集的人脸特征部分的像素点数据与数据库中的原有人脸特征部分的像素点进行匹配和识别。
如图3-4所示，一种基于脸部识别的地铁收费方法，该收费方法包括以下步骤：
S1、利用注册模块进行基于脸部识别的地铁收费平台的注册；
S2、利用第一高清摄像头对通过扶梯进入地铁站的乘客进行人脸图像的采集，并通过人脸图像处理模块对其进行处理；
S3、利用距离传感器对即将通过闸机进站人员与第二高清摄像头之间的距离进行测量；
S4、利用第二高清摄像头对即将通过闸机进站的乘客进行人脸图像的采集，通过人脸图像处理模块对其进行处理，并形成进站数据表；
S5、通过数据传输模块将通过闸机进站的乘客人脸信息数据传输至各个地铁站的出站数据表中；
S6、乘客通过闸机进站之后，计时器开始计时，直到乘客通过脸部识别出站之后，计时器停止对其进行计时；
S7、利用算法对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算，并统计出乘客总共需要花费的金额；
S8、乘客通过手机支付账户和密码对乘坐地铁所花费的金额进行支付。
根据上述技术方案，步骤S1中，乘客利用基于脸部识别的地铁收费平台的注册模块进行注册，利用人脸图像输入子模块进行人脸图像的提取，通过人脸图像处理模块对提取的人脸图像进行处理，形成人脸图像的特征数据，并将形成的脸部信息数据存储进入数据库中，通过支付账户认证子模块完成乘坐地铁费用支付账户的认证，用于乘坐地铁费用的支付，通过支付密码设置子模块进行支付账户密码的设置。
根据上述技术方案，步骤S2中，将第一摄像头安装在地铁站进站扶梯和进站楼梯上方，对乘坐进站扶梯和楼梯进站的乘客进行视频的拍摄，并从视频流中对人脸图像进行采集，利用人脸图像处理模块对视频流中提取的人脸图像进行处理，并将处理之后的人脸特征信息数据与数据库中的人脸特征信息数据进行对比，从数据库中提取出相应的人脸特征信息数据存储进入进站数据表中，用于乘客通过闸机进站时的比对。
根据上述技术方案，步骤S3-S7中，当乘客需要通过闸机进站乘坐地铁时，当乘客利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集时，利用距离传感器对乘客与第二高清摄像头之间的距离进行测量，当乘客与第二高清摄像头之间的距离大于设定的阈值时，通过显示屏显示“无法准确采集人脸图像”的字样，提醒乘客缩短脸部与第二高清摄像头之间的距离，第二高清摄像头将采集的人脸图片通过数据传输模块传输至人脸图像处理模块，利用人脸图像处理模块对第二高清摄像头所采集的人脸图像进行处理，形成脸部特征数据，与进站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，当完全匹配时，闸机门打开，允许乘客通过闸机进站乘坐地铁；
计时器开始计时，PLC控制器将通过闸机进站的人脸特征信息数据通过数据传输模块传输至各个地铁站的出站数据表中，当乘客需要出站时，同样利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集，并利用人脸图像处理模块对其进行处理，与出站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，匹配到相同的人脸特征信息数据时，闸机门打开，允许出站，同时计时器停止计时，PLC控制器对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算；
利用以下公式对距离金额进行计算：
Y1=X1+[（L-L1）/10]*a；
其中Y1为乘坐地铁的总距离所产生的金额，X1为乘坐地铁的起步价，L为地铁行驶路线的总距离，L1为起步价内地铁行驶的距离，a为地铁每行驶10公里所需要收取的金额；
利用以下公式对时间金额进行计算；
Y2=（T-L*T1*b）*c；
其中Y2为乘坐地铁的总时间所产生的金额，T为计时器所记录的总时间，T1为地铁每行驶一公里所花费的平均时间，包括到站停靠的时间，b为乘坐地铁所花费时间的系数，c为超时一分钟的罚款金额；
当Y2＞0时，扣除Y2所显示的超时金额；
当Y2＜0时，不扣除超时金额，Y2归零；
当Y2=0时，不扣除超时金额；
利用以下公式计算出乘客乘坐地铁所花费的总金额；
Y=Y1+Y2。
根据上述技术方案，步骤S8中，PLC控制器通过数据传输模块对用户的支付账户发出扣款通知，乘客在对扣款金额无异议的情况下输入支付密码完成乘坐地铁费用的支付。
实施例一：
限定条件：乘客所在城市的地铁收费标准起步价是3元，起步价内的距离是6公里，每增加10公里所需要支付的费用为1元，该城市的时间系数b为2.5，乘坐地铁的总距离为35公里，地铁行驶时间加上到站停靠时间每公里平均时间为,1.5分钟，计时器记录乘坐地铁所花费的时间为80分钟，超时一分钟收取的超时费为0.1元，根据公式：
Y1=X1+[（L-L1）/10]*a；
计算出Y1=3+[(35-6)/10]*1=5.9（元）；
根据公式：
Y2=（T-L*T1*b）*c；
计算出Y2=(80-35*1.5*2.5)*0.1=-5.125（元）；
Y2＜0，Y2归零，根据公式：
Y=Y1+Y2；
计算出乘客付费总金额Y=5.9+0=5.9（元）。
实施例二：
限定条件：乘客所在城市的地铁收费标准起步价是3元，起步价内的距离是6公里，每增加10公里所需要支付的费用为1元，该城市的时间系数b为2.5，乘坐地铁的总距离为35公里，地铁行驶时间加上到站停靠时间每公里平均时间为,1.5分钟，计时器记录乘坐地铁所花费的时间为140分钟，超时一分钟收取的超时费为0.1元，根据公式：
Y1=X1+[（L-L1）/10]*a；
计算出Y1=3+[(35-6)/10]*1=5.9（元）；
根据公式：
Y2=（T-L*T1*b）*c；
计算出Y2=(140-35*1.5*2.5)*0.1=0.875（元）；
Y2＞0，Y2=0.875，根据公式：
Y=Y1+Y2；
计算出乘客付费总金额Y=5.9+0.875=6.775（元）。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (10)

1.一种基于脸部识别的地铁收费平台，其特征在于：该地铁收费平台包括注册模块、系统控制模块、信息采集模块、人脸图像处理模块和数据传输模块；
所述注册模块与人脸图像处理模块电连接，所述人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，所述信息采集模块与人脸图像处理模块电连接，所述人脸图像处理模块通过数据传输模块与系统控制模块电连接，所述注册模块和信息采集模块均通过数据传输模块与系统控制模块电连接，两个所述地铁站的系统控制模块之间通过数据传输模块电连接；
所述数据传输模块用于各个模块之间的数据传输。
2.根据权利要求1所述的一种基于脸部识别的地铁收费平台，其特征在于：所述注册模块包括人脸图像输入子模块、支付账户认证子模块和支付密码设置有子模块；
所述人脸图像输入子模块用于对首次使用脸部识别地铁收费平台的用户进行脸部数据的采集和分析，形成脸部识别地铁收费平台的数据库，用于后期对用户脸部特征的匹配，所述支付账户认证子模块用于输入用户乘坐地铁时的支付账户，并得到支付账户的认证，作为后期乘坐地铁所产生费用的扣款账户，所述支付密码设置子模块用于对支付账户进行支付密码的设置。
3.根据权利要求1所述的一种基于脸部识别的地铁收费平台，其特征在于：所述系统控制模块包括PLC控制器、数据库和计时器；
所述支付账户认证子模块和支付密码设置子模块通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
所述PLC控制器作为一个可编程控制器，用于对整个系统的智能化控制，所述数据库用于对注册使用脸部识别地铁收费平台的用户的脸部特征进行存储，用于后期的识别和比对，所述数据库还包括进站数据表和出站数据表，所述进站数据表用于临时存储和调用即将进站人员的人员图像特征，所述出站数据表用于临时存储和调用即将出站人员的人员图像特征，所述计时器用于记录每个乘坐地铁的人员从进站到出站所花费的时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于脸部识别的地铁收费平台，其特征在于：所述信息采集模块包括第一高清摄像头、第二高清摄像头和距离传感器；
所述距离传感器通过数据传输模块与PLC控制器电连接；
所述第一高清摄像头安装在地铁进站扶梯和楼梯上方，用于对有意向乘坐地铁的人员进行人脸信息的初步采集和处理，并将采集的人脸信息从数据库调用至进站数据表中，所述第二高清摄像头安装在地铁进站闸机前方，用于对即将通过闸机进站的乘客进行人脸信息采集，并与进站数据表中存储的人脸信息数据进行对比和匹配，所述距离传感器用于对利用第二高清摄像头进行人脸数据采集的乘客与第二高清摄像头之间的距离进行数据的采集和判定。
5.根据权利要求1所述的一种基于脸部识别的地铁收费平台，其特征在于：所述人脸图像处理模块包括人脸图像预处理子模块、人脸图像特征提取子模块和人脸匹配与识别子模块；
所述人脸图像输入子模块、第一高清摄像头和第二高清摄像头均与人脸图像预处理子模块电连接，所述人脸图像预处理子模块与人脸图像特征提取子模块电连接，所述人脸图像特征提取子模块与人脸匹配与识别子模块电连接，所述人脸匹配与识别子模块通过数据传输模块与数据库电连接；
所述人脸图像预处理子模块用于对采集到的人脸图片进行像素点的分布处理，所述人脸图像特征提取子模块用于对人脸特征部分的像素点数据进行提取，所述人脸匹配与识别子模块用于将采集的人脸特征部分的像素点数据与数据库中的原有人脸特征部分的像素点进行匹配和识别。
6.一种基于脸部识别的地铁收费方法，其特征在于：该收费方法包括以下步骤：
S1、利用注册模块进行基于脸部识别的地铁收费平台的注册；
S2、利用第一高清摄像头对通过扶梯进入地铁站的乘客进行人脸图像的采集，并通过人脸图像处理模块对其进行处理；
S3、利用距离传感器对即将通过闸机进站人员与第二高清摄像头之间的距离进行测量；
S4、利用第二高清摄像头对即将通过闸机进站的乘客进行人脸图像的采集，通过人脸图像处理模块对其进行处理，并形成进站数据表；
S5、通过数据传输模块将通过闸机进站的乘客人脸信息数据传输至各个地铁站的出站数据表中；
S6、乘客通过闸机进站之后，计时器开始计时，直到乘客通过脸部识别出站之后，计时器停止对其进行计时；
S7、利用算法对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算，并统计出乘客总共需要花费的金额；
S8、乘客通过手机支付账户和密码对乘坐地铁所花费的金额进行支付。
7.根据权利要求6所述的一种基于脸部识别的地铁收费方法，其特征在于：所述步骤S1中，乘客利用基于脸部识别的地铁收费平台的注册模块进行注册，利用人脸图像输入子模块进行人脸图像的提取，通过人脸图像处理模块对提取的人脸图像进行处理，形成人脸图像的特征数据，并将形成的脸部信息数据存储进入数据库中，通过支付账户认证子模块完成乘坐地铁费用支付账户的认证，用于乘坐地铁费用的支付，通过支付密码设置子模块进行支付账户密码的设置。
8.根据权利要求6所述的一种基于脸部识别的地铁收费平台及其方法，其特征在于：所述步骤S2中，将第一摄像头安装在地铁站进站扶梯和进站楼梯上方，对乘坐进站扶梯和楼梯进站的乘客进行视频的拍摄，并从视频流中对人脸图像进行采集，利用人脸图像处理模块对视频流中提取的人脸图像进行处理，并将处理之后的人脸特征信息数据与数据库中的人脸特征信息数据进行对比，从数据库中提取出相应的人脸特征信息数据存储进入进站数据表中，用于乘客通过闸机进站时的比对。
9.根据权利要求6所述的一种基于脸部识别的地铁收费方法，其特征在于：所述步骤S3-S7中，当乘客需要通过闸机进站乘坐地铁时，当乘客利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集时，利用距离传感器对乘客与第二高清摄像头之间的距离进行测量，当乘客与第二高清摄像头之间的距离大于设定的阈值时，通过显示屏显示“无法准确采集人脸图像”的字样，提醒乘客缩短脸部与第二高清摄像头之间的距离，所述第二高清摄像头将采集的人脸图片通过数据传输模块传输至人脸图像处理模块，利用人脸图像处理模块对第二高清摄像头所采集的人脸图像进行处理，形成脸部特征数据，与进站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，当完全匹配时，闸机门打开，允许乘客通过闸机进站乘坐地铁；
所述计时器开始计时，所述PLC控制器将通过闸机进站的人脸特征信息数据通过数据传输模块传输至各个地铁站的出站数据表中，当乘客需要出站时，同样利用第二高清摄像头对人脸图像进行采集，并利用人脸图像处理模块对其进行处理，与出站数据表中的人脸特征信息数据进行对比和匹配，匹配到相同的人脸特征信息数据时，闸机门打开，允许出站，同时计时器停止计时，所述PLC控制器对乘客乘坐地铁的距离金额和时间金额进行计算；
利用以下公式对距离金额进行计算：
Y1=X1+[（L-L1）/10]*a；
其中，Y1为乘坐地铁的总距离所产生的金额，X1为乘坐地铁的起步价，L为地铁行驶路线的总距离，L1为起步价内地铁行驶的距离，a为地铁每行驶10公里所需要收取的金额；
利用以下公式对时间金额进行计算；
Y2=（T-L*T1*b）*c；
其中，Y2为乘坐地铁的总时间所产生的金额，T为计时器所记录的总时间，T1为地铁每行驶一公里所花费的平均时间，包括到站停靠的时间，b为乘坐地铁所花费时间的系数，c为超时一分钟的罚款金额；
当Y2＞0时，扣除Y2所显示的超时金额；
当Y2＜0时，不扣除超时金额，Y2归零；
当Y2=0时，不扣除超时金额；
利用以下公式计算出乘客乘坐地铁所花费的总金额；
Y=Y1+Y2。
10.根据权利要求6所述的一种基于脸部识别的地铁收费方法，其特征在于：所述步骤S8中，所述PLC控制器通过数据传输模块对用户的支付账户发出扣款通知，乘客在对扣款金额无异议的情况下输入支付密码完成乘坐地铁费用的支付。
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