CN111028403B - 一种轨道交通的自动检票系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种轨道交通的自动检票系统与方法,包括识别单元、数据库单元、缴费单元、隔断单元和移动终端单元,识别单元与数据库单元使用较为快速的身份识别和客流量识别方法,隔断单元根据识别结果在轨道交通站出入口根据客流量大小动态控制进出口区域面积,缴费单元捕捉乘客信息进行自动扣费,同时也可以清理不乘车的闲杂人员。本发明的特点在于省略了闸机和刷卡过程,节省了乘客进站时间,同时对于取消闸机带来的人流大量涌入问题、无关人员在轨道交通站内逗留等问题,通过合理安排轨道交通站的出入面积和乘客身份识别系统,更好地疏散人群,在高峰期也可以规避踩踏事故等安全风险。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通领域,更具体而言,涉及一种轨道交通的自动检票系统与方法。
背景技术
目前,城市轨道交通中的刷脸支付已经展露锋芒,在广州、济南的轨道交通行业有所应用,乘客可以实现刷脸进站,通过数据库的对比精确识别身份,实现消费交易,大大提高了便捷性。
然而,在刷脸进站的同时还是需要时间的,比如需要300ms的系统反应时间,并且有闸机的阻隔,如果在大客流的情况下,还会使得效率降低,因此如何实现无感快速便捷支付是轨道交通行业的空白,如何研究无感支付并且实现精准扣费和相关服务是一个较为新鲜的应用,并且如何应用人脸识别手段来精准识别乘客用户、经过车站不乘客用户、在轨道交通开发区域购物的乘客、进站后中途因为某个原因又不乘车的乘客、黄牛用户、快递员、非法逗留的人员等也是较为重要课题。
专利CN107689085A提供了一种无需闸机的检票方法,通过光控联动,以通信方式将感应系统、车资收费系统、监控系统、补票系统及上位服务器相连接,充分利用监控和摄像系统对乘客的乘车记录进行捕捉(如果有人不刷卡,可以在大屏幕显示)和计费(发明中提到了作为一种第三方支付手段)。该发明一定程度上解决了闸机对于乘客的阻碍导致的拥挤问题,但无闸机导致的大量乘客同时涌入的无秩序不可控问题更加严重,尤其在工作日的高峰期容易产生拥挤甚至踩踏事故。
发明内容
现在轨道交通的普及带给人们极大的出行便利,越来越多的人选择轨道交通出行代替电动车、私家车,高铁、动车的线路也通遍大江南北。然而,不断上涨的客流量同时也带来了一定的交通安全隐患。随着各种支付方式的升级,将其应用至轨道交通的各种创新方法与日俱增,轨道交通中的监控和摄像系统也越来越被最大化利用,闸机、刷卡用的卡片也在逐渐被淘汰。但轨道交通出入口客流量的安全问题却仍未解决,大量乘客的进入,如何保证快速身份识别认证,保证无闸机对乘客进行秩序维持,避免黄牛乘坐轨道交通送货、快递员不出站送货等问题出现,更加合理的扣费,在这种情况下如何进行事故和问题的规避?
为解决上述问题,本发明提出了以下方案。
一种轨道交通的自动检票方法,包括步骤:
第一、二识别单元在入方向和出方向识别和提取乘客信息并传输至数据库单元,同时将客流量信息传输至客流感知模块,客流感知模块计算获得短时预测进站客流数据fi,短时预测出站客流数据fo,一段时间的平均预测进站客流数据ffi,一段时间的平均预测出站客流数据ffo;
客流感知模块接收乘客信息并命令物理分割模块根据客流量动态改变站内出入口区域入方向和出方向的相对区域面积,将站内出入口区域分割为入方向和出方向两部分,所述相对区域面积的调整策略为:
①fi>g且fo≤g,或ffi>gg且ffo≤gg时,
②fo>g且fi≤g,或ffo>gg且ffi≤gg时,
其中,短时阈值客流g范围为5-40人/分钟,一段时间阈值平均客流gg范围为30-400人/分钟,si为站内出入口区域的入方向区域面积,so为站内出入口区域的出方向区域面积;
fi、fo、ffi、ffo的其中一种识别方法如下:
针对进站客流量,按照(时刻,客流人数)建立矩阵A={(t0,m1),(t0+t,m2),(t0+2t,m3),…,(t0+nt,mn+1)},其中n取值范围为5-10,最后一个元素对应的时刻为现在时刻;
对于矩阵A,分别建立1、2、3次函数模型,对于这三个函数模型,求解n个客流数据的绝对误差之和sum,找到sum的最小值对应的函数模型作为预测模型fs(t),保存该函数模型,进而预测得到t0+(n+1)t时刻的客流量fi;
同理,按照以上步骤得到出站客流数据fo;
同理,得到的ffo;
第二识别单元在轨道交通出口识别和提取乘客信息并传输至数据库单元,与数据库内的乘客信息一一比对,确认乘客身份、进出站位置和间隔时间;
位于出口处、与第二、第三、第四识别单元及数据库单元相连接的缴费单元将间隔时间与预先设置的扣费时间阈值T相比较,大于T时,依据进出站位置计算里程并进行分级扣费;
第三识别单元的摄像头组获取轨道交通站乘客信息,传送至数据库单元进行身份识别,并获取站内总乘客ft;
第四识别单元的摄像头组获取轨道交通站乘客信息,传送至数据库单元进行身份识别,并获取外入口短时客流量fs;
如果fs≥gs和ft≥gss满足至少一项,且fi、fo均大于进站客流阈值g,那么外入口区域的可调节入口缩小,限制进站客流使得上述条件不成立;
其中,gs为外入口短时客流量阈值,取值范围为10-100人/分钟,gss为车站乘客总阈值,取值范围为200-2000人;
所述第一、第二、第三、第四识别单元均包括多个摄像头组,所述摄像头组包括人脸识别模块、虹膜感知模块;
所述第一、第二识别单元分别位于轨道交通站内出入口区域的入口和出口处,所述第三识别单元分布于站台公共区、站厅公共区、车上,所述第四识别单元分布于外入口区域;
所述第一、第二两两之间,第一、第二识别单元与客流感知模块之间,识别单元与数据库单元之间,识别单元与缴费单元之间,缴费单元与数据库单元之间均存在数据传输和共享;
所述乘客信息包括通过图像信息、身份信息,支付信息,时间信息,位置信息,客流量信息;
所述外入口区域位于站内出入口区域以外,用于连接轨道交通站和外部道路。
优选的,该方法还还包括:
第四识别单元在轨道交通站外入口识别和提取乘客信息并传输至数据库单元;
若第四识别单元在大于扣费时间阈值T的时段内持续识别到相同乘客信息,且第一、第二、第三识别单元均未识别到所述相同乘客信息,认为该乘客信息有逗留概率;
若同一乘客信息在一个月内达到逗留概率阈值,则进行报警处理,其中逗留概率阈值范围为5-30次。
优选的,所述识别和提取乘客信息的实现包括:
根据消费数据,建立每个人的OD分析模型,针对每个轨道交通站找到固定的乘客群,并形成单点乘客信息数据库A=[A1,A2,…An];
对于A内元素,按照乘客乘车频次高的在先的顺序排序;
同一轨道交通站的同一识别单元中的m组摄像头分别进行乘客信息捕捉,分别存入数据组{m1,m2,m3,…,mm},取所有数据组识别结果{M1,M2,…,Mm}的众数Mo,将Mo与A的元素按排序顺序依次对照确认乘客信息,将乘客信息结果同步至其他识别单元和数据库单元;
将乘客信息结果与移动终端单元获取的总用户数据库B内各元素一一对照;
所述移动终端单元,与数据库单元和缴费单元相连接,用于提前录入乘客信息和建立个人账户;
若所述乘客信息均未被识别,进行报警处理。
本发明的有益效果:
通过手机app对身份信息的认证与数据联通实现无感支付,不需要刷卡或扫码,节省原来刷卡和扫码的时间,取消闸机装置,并且根据客流量多少,站务人员组织预警机制,避免出入口出现客流拥堵,最大程度上加快乘客的流动速度。在客流量极大的情况下从根本上限制进站人数,防止乘客过多导致站内客流过大或站内客流已经较大情况下的降低安全风险,避免狭小空间内的踩踏事故,规避了由于缺少闸机引流带来的拥挤问题。
除此之外,还解决了轨道交通站入口的逗留现象,避免不乘车的人群在出入口逗留徘徊,造成堵塞。同时,数据库单元的动态配置加快了乘客识别的速度,使人群无需在出入口处停留。
附图说明
图1为本发明所述系统示意图;
图2为本发明所述系统部分分布示意图;
其中,1为外入口区域,2为站内出入口区域,3为物理分割模块,4为第一识别单元,5为第三识别单元,6为第四识别单元,7为外入口区域的可调节入口,8为第二识别单元。
具体实施方式
下面将结合图1及图2,对本发明的实施做出多方阐释。应注意的是,此处仅提出本发明的部分应用场景而非全部,所有基于本发明的等效技术变通的实施例也属于本发明所保护的范围之内。
本发明使用的系统如图1所示,包括:
识别单元,包括第一识别单元、第二识别单元、第三识别单元和第四识别单元,均包括多个摄像头组,第一、第二识别单元分别位于轨道交通站内出入口区域的入口和出口处,用于识别、提取、交换和处理乘客信息,第三识别单元分布于站台公共区、站厅公共区、车上,第四识别单元分布于外入口区域,均用于辅助识别扣费、识别、提取、交换和处理乘客信息,乘客信息包括图像信息、身份信息,支付信息,时间信息,位置信息,客流量信息;
摄像头组包括人脸识别模块、虹膜感知模块;
数据库单元,与识别单元相连接,用于与识别单元交换信息、处理乘客信息、踪迹记录和分析;
缴费单元,位于出口处,与第二、第三、第四识别单元及数据库单元相连接,用于扣除乘客所需费用;
隔断单元,包括站内出入口区域、外入口区域和物理分割模块和客流感知模块,外入口区域位于站内出入口区域以外,用于连接轨道交通站和外部道路,外入口区域的包括可调节入口,用于控制站内总客流量;
移动终端单元,与数据库单元和缴费单元相连接,用于提前录入乘客信息和建立个人账户;
物理分割模块可以动态移动,用于将站内出入口区域分割为入方向和出方向两部分;
客流感知模块与识别单元相连接,用于获取、分析识别单元的客流量信息和控制、感知处理物理分割模块位置。
实施例1
首先某乘客在手机app、或者相关系统平台中注册并提交身份信息和人脸认证,该信息存储于数据库单元。
如图2所示,该乘客到甲站乘坐轨道交通时,按照物理分割模块分出的入口区域行走,不用停留,在入方向第一识别单元内的摄像头组会对其采集图像,记录下乘客的相关信息(包含身份信息,站点名称,进站时间等信息)并且全部传递到数据库单元进行识别,同时获取实时客流量信息。
客流感知模块接收到识别单元中的摄像头组获取的客流量信息,其中短时预测进站客流数据fi=8,短时预测出站客流数据fo=2,预设置的阈值客流g为6(人/分钟),当前站内出入口区域的入方向和出方向区域面积比值为每日的初始状态(即物理分割模块将出入两方向均匀分割),由于因此物理分割模块接受信号,并动态移动至入口和出口的区域面积占比为si/so=4时停止。
半小时后,该乘客在乙站出站时,出口处的摄像头组采集其图像,摄像头获取乘客图像,经过人脸识别算法后判定该乘客身份与数据库中的某乘客一致,与甲站采集并存储的身份信息对应,且时间大于设置的阈值15分钟,缴费单元启动,通过该乘客提前注册的身份信息,无需感应进行自动从其手机app中扣除从甲站到乙站相应的费用。
实施例2
某工作日早高峰时段的丙轨道交通站短时预测进站客流数据fi=6,短时预测出站客流数据fo=6,预计算的阈值客流g为5(人/分钟),第四识别单元获取的fs=10,外入口短时客流量阈值gs为8(人/分钟),则外入口处用于动态移动以控制外入口区域面积大小的挡板开始滑动,可调节入口缩小,总客流量降低。
某乘客随人流缓速进站后按照站内出入口区域的入方向行动,在入方向第一识别单元内的摄像头组会对其采集图像,记录下乘客的相关信息(包含身份信息,站点名称,进站时间等信息)并且全部传递到数据库单元进行识别,同时还记录下实时客流量信息。
20分钟后,乘客依然在丙站出站,出口处的摄像头组采集其图像,经过人脸识别算法后判定乘客身份一致,与丙站采集并存储的身份信息对应,时间大于设置的阈值15分钟,列车上非丙站的站台和站厅公共区的第三识别单元检测到该乘客在此期间乘车最远抵达至丁站,则缴费单元启动,扣除从丙站到丁站往返的费用。
实施例3
首先乘客在手机app、或者相关系统平台中注册并提交身份信息和人脸认证,该信息存储于数据库单元。
乘客到戊站,在入方向第一识别单元内的摄像头组会对其采集图像,记录下乘客的相关信息(包含身份信息,站点名称,进站时间等信息)并且全部传递到数据库单元进行识别。
但是经过2分钟后,在戊站的出口识别到其身份信息,因为2分钟达不到预定设置的时间阈值,认为该乘客没有坐车行为,不进行扣费。
实施例4
某乘客到己站被扣费,但声称自己不应被扣费,系统从数据库单元进行踪迹分析和记录,首先找到全线网所有车站识别单元检测到的乘客信息,筛选时间信息和位置信息,按照时间顺序重新布置位置信息,得到乘客履历信息,根据履历信息和乘客进行核实信息。
实施例5
某乘客未使用相应手机app提前录入乘客信息和建立个人账户,在出站时意图逃票,出方向的第二识别单元检测到其乘客信息不存在于总用户数据库B,进行报警处理。
实施例6
fi、fo、ffi、ffo的其中一种识别方法如下:
针对进站客流量,按照(时刻,客流人数)建立矩阵A={(t0,m1),(t0+t,m2),(t0+2t,m3),...,(t0+nt,mn+1)},其中n取值范围为5-10,最后一个元素对应的时刻为现在时刻;
对于矩阵A,分别建立1、2、3次函数模型,对于这三个函数模型,求解n个客流数据的绝对误差之和sum,找到sum的最小值对应的函数模型作为预测模型fs(t),保存该函数模型,进而预测得到t0+(n+1)t时刻的客流量fi;
同理,按照以上步骤得到出站客流数据fo;
同理,得到的ffo。
Claims (3)
1.一种轨道交通的自动检票方法,其特征在于,包括:
第一、二识别单元在入方向和出方向识别和提取乘客信息并传输至数据库单元,同时将客流量信息传输至客流感知模块,客流感知模块计算获得短时预测进站客流数据fi,短时预测出站客流数据fo,一段时间的平均预测进站客流数据ffi,一段时间的平均预测出站客流数据ffo;
客流感知模块接收乘客信息并命令物理分割模块根据客流量动态改变站内出入口区域入方向和出方向的相对区域面积,将站内出入口区域分割为入方向和出方向两部分,所述相对区域面积的调整策略为:
①fi>g且fo≤g,或ffi>gg且ffo≤gg时,
②fo>g且fi≤g,或ffo>gg且ffi≤gg时,
其中,短时阈值客流g范围为5-40人/分钟,一段时间阈值平均客流gg范围为30-400人/分钟,si为站内出入口区域的入方向区域面积,so为站内出入口区域的出方向区域面积;
fi、fo、ffi、ffo的其中一种识别方法如下:
针对进站客流量,按照(时刻,客流人数)建立矩阵A={(t0,m1),(t0+t,m2),(t0+2t,m3),...,(t0+nt,mn+1)},其中n取值范围为5-10,最后一个元素对应的时刻为现在时刻;
对于矩阵A,分别建立1、2、3次函数模型,对于这三个函数模型,求解n个客流数据的绝对误差之和sum,找到sum的最小值对应的函数模型作为预测模型fs(t),保存该函数模型,进而预测得到t0+(n+1)t时刻的客流量fi;
同理,按照以上步骤得到出站客流数据fo;
同理,得到的ffo;
第二识别单元在轨道交通出口识别和提取乘客信息并传输至数据库单元,与数据库内的乘客信息一一比对,确认乘客身份、进出站位置和间隔时间;
位于出口处、与第二、第三、第四识别单元及数据库单元相连接的缴费单元将间隔时间与预先设置的扣费时间阈值T相比较,大于T时,依据进出站位置计算里程并进行分级扣费;
第三识别单元的摄像头组获取轨道交通站乘客信息,传送至数据库单元进行身份识别,并获取站内总乘客ft;
第四识别单元的摄像头组获取轨道交通站乘客信息,传送至数据库单元进行身份识别,并获取外入口短时客流量fs;
如果fs≥gs和ft≥gss满足至少一项,且fi、fo均大于进站客流阈值g,那么外入口区域的可调节入口缩小,限制进站客流使得上述条件不成立;
其中,gs为外入口短时客流量阈值,取值范围为10-100人/分钟,gss为车站乘客总阈值,取值范围为200-2000人;
所述第一、第二、第三、第四识别单元均包括多个摄像头组,所述摄像头组包括人脸识别模块、虹膜感知模块;
所述第一、第二识别单元分别位于轨道交通站内出入口区域的入口和出口处,所述第三识别单元分布于站台公共区、站厅公共区、车上,所述第四识别单元分布于外入口区域;
所述第一、第二两两之间,第一、第二识别单元与客流感知模块之间,识别单元与数据库单元之间,识别单元与缴费单元之间,缴费单元与数据库单元之间均存在数据传输和共享;
所述乘客信息包括通过图像信息、身份信息,支付信息,时间信息,位置信息,客流量信息;
所述外入口区域位于站内出入口区域以外,用于连接轨道交通站和外部道路。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
第四识别单元在轨道交通站外入口识别和提取乘客信息并传输至数据库单元;
若第四识别单元在大于扣费时间阈值T的时段内持续识别到相同乘客信息,且第一、第二、第三识别单元均未识别到所述相同乘客信息,认为该乘客信息有逗留概率;
若同一乘客信息在一个月内达到逗留概率阈值,则进行报警处理,其中逗留概率阈值范围为5-30次。
3.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述识别和提取乘客信息的实现包括:
根据消费数据,建立每个人的OD分析模型,针对每个轨道交通站找到固定的乘客群,并形成单点乘客信息数据库A=[A1,A2,…An];
对于A内元素,按照乘客乘车频次高的在先的顺序排序;
同一轨道交通站的同一识别单元中的m组摄像头分别进行乘客信息捕捉,分别存入数据组{m1,m2,m3,…,mm},取所有数据组识别结果{M1,M2,...,Mm}的众数Mo,将Mo与A的元素按排序顺序依次对照确认乘客信息,将乘客信息结果同步至其他识别单元和数据库单元;
将乘客信息结果与移动终端单元获取的总用户数据库B内各元素一一对照;
所述移动终端单元,与数据库单元和缴费单元相连接,用于提前录入乘客信息和建立个人账户;
若所述乘客信息均未被识别,进行报警处理。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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