CN116416689A - 一种自动售检票系统、边缘控制器及云平台服务器 - Google Patents

Abstract

本文公开一种自动售检票系统、边缘控制器及云平台服务器，包括：设置于站点本地的图像采集装置、闸机和边缘控制器，以及设置于云端的云平台服务器，边缘控制器分别与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接，本发明实施例通过站点本地的边缘控制器实现乘客的人脸特征信息的提取，仅将人脸特征信息传送到云平台服务器进行乘客的身份识别，在简化系统层级结构的同时，减少了网络传输负载，节省了带宽资源；云平台服务器只需进行乘客的身份识别和票务结算，提高了乘客身份识别的速度和通行效率。

Description

一种自动售检票系统、边缘控制器及云平台服务器

技术领域

本文涉及但不限于轨道交通技术，尤指一种自动售检票系统、边缘控制器及云平台服务器。

背景技术

随着生物识别、人工智能(AI)、移动支付技术的逐步成熟，刷脸乘车、无感过闸和自动支付等成为新兴的乘坐地铁的方式，大大提升了乘客的乘车体验。相比于现金购票和刷卡乘车方式，基于人脸识别的地铁自动售检票系统(AFC)将人脸图像作为乘客通行的身份标识，并与移动支付相结合，能够在无需携带现金和乘车卡的情况下，通过刷脸实现实名制过闸乘车，给乘客出行带来更大的便利，提高了乘客的通行效率，也为地铁运营公司节约了票务运营管理成本。

相关技术中的基于人脸识别的地铁AFC系统，主要包括终端设备(包含摄像头、闸机控制器)、车站级计算机系统、线路级计算机系统、城市中心级轨道交通清算系统；其中，终端设备负责采集乘客的人脸图像信息，控制闸机的开启和关闭；车站级计算机系统负责管理终端设备以及车站的票务相关运营数据，将采集的人脸图像数据上传到线路级计算机系统，并接收线路级计算机系统的身份识别结果和扣款信息等；线路级计算机系统将人脸图像数据上送到城市中心级轨道交通清算系统，负责管理整个线路的售检票数据，监视全线路AFC设备的运行状态，接收从城市中心级轨道交通清算系统下发的身份识别结果和扣款信息等；城市中心级轨道交通清算系统用于根据接收到的人脸图像信息，获得乘客的身份识别结果，对乘客的乘车费用进行清算，下发身份识别结果和扣款信息至线路级计算机系统，收集地铁系统全线票务交易数据，进行线路之间的票款清分和客流统计。上述系统方案层级较多，整个过程传输和转发环节繁冗，需要占用大量的带宽资源，需要部署闸机控制器、车站级服务器、线路级服务器、城市中心级服务器等分散式设备，设备高度冗余且使得部署成本较高，资源利用率低，且系统维护成本高。

综上，相关技术中的基于人脸识别的地铁AFC系统，存在系统层级多、资源利用率低、带宽资源消耗大等问题，如何实现高效简洁的地铁AFC系统，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供一种自动售检票系统、边缘控制器及云平台服务器，能够简化基于人脸识别的地铁AFC系统的系统层级，降低系统数据传输的带宽资源消耗，提升系统资源利用率。

本发明实施例提供了一种自动售检票系统，包括：设置于站点本地的图像采集装置、闸机和边缘控制器，以及设置于云端的云平台服务器，边缘控制器分别与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接；其中，

边缘控制器包括虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机的开关；

云平台服务器设置为：根据接收的人脸特征信息对乘客身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；将身份识别结果和票务结算结果发送至虚拟控制器；

其中，闸点信息包括：区分不同闸机的标识信息和闸机的位置信息。

另一方面，本发明实施例还提供一种边缘控制器，与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接，包括：虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的来自云平台服务器的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机的开关；

其中，所述闸点信息包括：所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息；所述身份识别结果由所述云平台服务器根据所述人脸特征信息确定；所述票务结算结果由所述云平台服务器根据所述身份识别结果、所述闸点信息和所述时间信息确定。

再一方面，本发明实施例还提供一种云平台服务器，与设置于站点本地的边缘控制器连接，设置为：

接收的来自边缘控制器的需要通过闸机的乘客的人脸图像的人脸特征信息、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；

根据接收的人脸特征信息对乘客身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；

将身份识别结果和票务结算结果发送至边缘控制器；

其中，所述人脸特征信息由边缘控制器从图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像中提取；所述时间信息由所述边缘控制器从所述人脸图像中获取；所述闸点信息由所述边缘控制器从闸机中获取；所述闸点信息包括：所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息；所述边缘控制器与所述图像采集装置和所述闸机连接。

本申请技术方案包括：设置于站点本地的图像采集装置、闸机和边缘控制器，以及设置于云端的云平台服务器，边缘控制器分别与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接；其中，边缘控制器包括虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；虚拟控制器设置为：根据接收的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机开关；云平台服务器设置为：根据接收的人脸特征信息对乘客身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；将身份识别结果和票务结算结果发送至虚拟控制器；其中，所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息。本发明实施例。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例自动售检票系统的结构框图；

图2为本发明实施例人脸特性信息的匹配流程示意图；

图3为本发明实施例自动售检票系统的示意图；

图4为本发明实施例边缘控制器的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1为本发明实施例自动售检票系统的结构框图，如图1所示，包括：设置于站点本地的图像采集装置、闸机和边缘控制器，以及设置于云端的云平台服务器，边缘控制器分别与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接；其中，

边缘控制器包括虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机开关；

云平台服务器设置为：根据接收的人脸特征信息对乘客的身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；将身份识别结果和票务结算结果发送至虚拟控制器；

其中，闸点信息包括：闸机的位置信息和区分不同闸机的标识信息。

本发明实施例通过站点本地的边缘控制器实现乘客的人脸特征信息的提取，仅将人脸特征信息传送到云平台服务器进行乘客的身份识别，在简化系统层级结构的同时，减少了网络传输负载，节省了带宽资源；云平台服务器只需进行乘客的身份识别和票务结算，提高了乘客身份识别的速度和通行效率。

在一种示例性实例中，本发明实施例闸机的位置信息包括：闸机所在的站点和闸机位于站点的具体出口或具体入口。在一种示例性示例中，本发明实施例中的位置信息可以基于预先确定的编号规则确定的编号信息，例如，通过第一编号标识闸机位于站点的具体出口或具体入口，通过第二编号标识闸机设置在具体站点。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的边缘控制器可以安装在闸机内或者地铁车站本地的机房。边缘控制器同时连接图像采集装置(摄像头)和闸机。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的虚拟边缘计算节点预先加载有用于提取人脸特征信息的以下算法：

用于对人脸图像进行检测，以确定乘客的人脸的人脸检测算法；

用于对确定的乘客的人脸进行特征提取的特征提取算法。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的虚拟边缘计算节点还加载有对人脸图像进行预处理的人脸图像预处理算法。

在一种示例性实例中，本发明实施例可以基于相关技术中的人脸特征匹配算法进行人脸特征信息的匹配处理。

由于人脸图像是非结构化数据，如果将人脸图像发送到云平台服务器进行识别，将大大增加网络的传输负载，需要消耗大量的网络带宽资源，而且通信时延较大，降低了闸机的通行速率。本发明实施例通过在站点本地引入边缘控制器，在边缘侧对人脸图像进行处理，完成人脸检测、人脸图像预处理和人脸特征信息提取，仅需要发送人脸特征信息到云平台进行特征值匹配和身份的识别，减少了网络传输数据量，节省了带宽资源，降低了通信时延。此外，将提取人脸特征信息的处理在站点本地执行，降低了云平台服务器的运算压力，为提升人脸特征信息匹配和票务结算提供更多的算力，为提升乘客通行效率提供算力支持。

在一种示例性实例中，本发明实施例云平台服务器预先加载有以下算法：

用于对乘客的身份进行识别的人脸特征匹配算法；

用于进行票务结算的票务管理算法。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的人脸特征匹配算法包括：基于映射规约(MapReduce)的人脸特征匹配算法。

本发明实施例基于人脸识别的自动售检票系统，人脸特征信息的匹配速度直接决定了乘客的通行效率，而且随着地铁客流量的不断增加，人脸特征数据库中存储的人脸特征信息的数据量也随之增长，人脸匹配的速度也将受到影响，特别是在乘客过闸阶段，匹配时间较长将极大的影响乘客的通行速度，容易造成客流拥堵。因此，提高人脸特征的匹配速度对于提高系统的整体效率至关重要；本发明实施例提出了基于MapReduce的人脸特征匹配算法，以执行人脸特征信息匹配的并行处理，提高人脸特征信息匹配的效率和速度；在并行处理过程中，将人脸特征数据库均分成多个子集，由多个处理单元同步执行人脸特征信息的匹配操作，每一个处理单元仅仅与相应的人脸特征数据库的子集进行匹配；图2为本发明实施例人脸特性信息的匹配流程示意图，如图2所示，包括：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，需要通过闸机的乘客的人脸特征信息被分配给多个处理单元(即MapReduce算法中的Worker)同时执行人脸特征信息的匹配操作，利用人脸特征匹配算法模型，每个Worker都得到一个最大相似度；在Reduce阶段，从得到的多个最大相似度值中选出最大值，并与阈值进行比较，从而得到乘客人脸特征信息的匹配结果；在基于MapReduce的乘客的人脸特征信息匹配过程中，假设在人脸特征数据库中有m个已注册的乘客的人脸特征信息，对于需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V，需要和所有的m个已注册的人脸特征信息进行逐一匹配；定义n是云平台服务器中人脸识别系统处理单元的个数，将m个已注册的乘客的人脸特征信息拆分成n份并分给n个处理单元，每个处理单元需要匹配的人脸特征数量基本相同，对于第i个处理单元pi(其中i＝1,2,…,n)，有m/n个已注册乘客的人脸特征信息需要用于与需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V进行匹配。对于每一个需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V，这n个处理单元能够并行、独立的执行人脸特征信息匹配操作，根据人脸特征识别算法，每一个处理单元pi能够得到一个相似度值最大的候选对象ci，所有的n个处理单元能够得到一个候选集C＝{c1，c2，…，cn}。最终，在候选集C中，相似度最大的候选对象即为最有可能的与需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V相匹配的对象。如果这个相似度最大的候选对象与需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V的相似度的值大于或等于设定的阈值T，该候选对象即为成功匹配出的对象，可进一步获取乘客的身份信息，否则，如果这个相似度最大的候选对象与需要通过闸机的乘客的人脸特征信息V的相似度的值小于设定的阈值T，则匹配失败，系统中未包含乘客的身份信息。本发明实施例基于MapReduce的人脸特征匹配算法能够通过并行的人脸特征信息匹配，将每个处理单元需要匹配的人脸特征信息数量减少到总数的1/n，提高了乘客身份识别的速度和效率。

在一种示例性实例中，本发明实施例云平台服务器中的票务管理系统根据乘客的身份识别结果、闸点信息和时间信息，参照地铁运营的计费规则进行计费，获得票务结算结果。

在一种示例性实例中，本发明实施例参照相关技术将乘客每一次乘坐地铁的闸点信息、时间信息以及票务结算结果等发送给用户终端设备；这里，本发明实施例中的用户终端设备包括：乘客注册登录的手机、电脑等设备，乘客通过用户终端设备登录自动售检票系统进行人脸图像、身份信息(身份ID或账户ID)的注册和更新，用于注册的人脸图像参照系统要求录入，一般要满足亮度、清晰度、姿态等采集要求。此外，乘客还可以通过用户终端设备，进行用于支付的关联账户的添加、变更和删除等账户管理，执行充值、交易记录查看、异常交易处理和出行历史信息查看等操作。

在一种示例性实例中，本发明实施例乘客通过用户终端设备进行乘客身份信息注册后，乘客通过用户终端设备将注册时采集的人脸图像、身份信息、关联账户等信息发送到云平台服务器，云平台服务器加载的人脸识别系统对人脸图像进行处理，获得注册乘客的人脸图像的人脸特征信息，该人脸特征信息与乘客的身份信息一起存入预先建立的人脸特征数据库，票务管理系统将乘客的身份信息进行关联绑定，写入人脸特征数据库中。本发明实施例乘客在完成身份注册后，可以通过人脸识别的方式进出地铁站。乘客通过地铁站闸机旁的图像采集装置采集人脸图像，并发送给边缘控制器；边缘控制器中的虚拟边缘计算节点进行人脸检测、人脸图像预处理和人脸特征提取操作；然后将提取出的人脸特征信息发送到云平台服务器；云平台服务器将接收到的人脸特征信息与人脸特征数据库中已注册的乘客的人脸特征信息，通过基于MapReduce的人脸特征匹配算法进行并行匹配和识别，匹配成功后，则通过二元组获取乘客的身份信息；票务管理系统根据乘客的身份信息、位置信息和时间信息进行票务结算，并在关联账户进行扣款操作，并将身份识别结果和票务结算结果发送给边缘控制器；虚拟控制器根据身份识别结果和票务结算结果控制闸机开关。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的虚拟控制器中预先加载用于控制闸机开关的闸机开关控制算法。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的边缘控制器与云平台服务器通过以太网交换机连接。

在一种示例性实例中，本发明实施例一个边缘控制器可以连接一台以上闸机以及一个以上图像采集装置；闸机与图像采集装置按照一一对应关系设置。图3为本发明实施例自动售检票系统的示意图，如图3所示，边缘控制器主从冗余配置，边缘控制器连接若干台闸机，以及对应于每一台闸机的一个图像采集装置(图中示意的摄像头)；边缘控制器与云平台服务器通过以太网交换机连接，通过高速以太网、千兆或万兆光纤接口将车站内所有的边缘控制器接入云平台服务器，实现云平台服务器和边缘控制器之间的快速数据通信；此外，云平台服务器与用户终端设备通过无线网络连接。

在一种示例性实例中，本发明实施例中的边缘控制器采用主备冗余设置。

本发明实施例边缘控制器采用主备冗余设置，当主设备发生故障时，进行自动冗余切换，在切换过程中能够保证数据的完整性和一致性、不影响系统的正常工作，提高了整体系统的可靠性。

边缘控制器是一种能够同时支撑实时控制和边缘计算功能的新型工业控制器，图4为本发明实施例边缘控制器的示意图，如图4所示，在本发明实施例自动售检票系统中，可以一体化实现基于边缘计算的人脸识别处理和闸机的实时控制；边缘控制器采用多处理器混合异构计算体系架构，并利用资源虚拟化技术，构建可软件定义的虚拟控制器和虚拟边缘计算节点这两类虚拟机，分别运行实时和非实时操作系统，可以实现在同一硬件平台上同时部署实时控制和非实时边缘计算任务，满足系统多样化的实时控制和边缘计算任务需求；此外，双系统设计，能够将边缘计算和实时控制任务进行有效隔离，避免边缘计算任务干扰实时控制的稳定运行；而且实时控制和非实时边缘计算之间可以通过共享内存等方式实现快速的数据交互，提高不同处理单元之间的通讯效率；本发明实施例将边缘计算融入到边缘控制器中，使边缘控制器除了执行闸机的实时控制任务，还能够执行基于机器视觉的人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征信息提取等复杂边缘计算任务。在一个边缘控制器中，可同时虚拟化出多个虚拟控制器和多个虚拟边缘计算节点可同时进行多任务的并发处理，可以支撑多台闸机的人脸识别和实时过闸控制，提高了硬件设备资源的利用率。边缘控制器具备强大的接入能力，提供多种通信接口，包括：标准的百兆或千兆以太网口、RS-232/422/485串口、5G、4G和/或WiFi无线传输接口、USB接口等，支持人脸图像的高速接入。边缘控制器可以通过高速以太网、千兆/万兆光纤接口接入以太网交换机，再通过核心网接入云平台服务。

本发明实施例乘客在站点进行自动售检票的处理包括：

图像采集装置将采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像，发送到虚拟边缘计算节点；

虚拟边缘计算节点对人脸图像进行人脸检测、预处理和特征提取，获得人脸特征信息；

将提取出的人脸特征信息、乘客需要通过的闸机的闸点信息、通过闸机的时间信息发送到云平台服务器；

云平台服务器中加载的人脸识别系统运行基于MapReduce的人脸特征匹配算法，将接收到的人脸特征信息与人脸特征数据库中已注册的乘客的人脸特征信息进行并行匹配，以判定需要通过闸机的乘客是否为已在自动售检票系统中注册的乘客；

接收到的人脸特征信息与人脸特征数据库中已注册的乘客的人脸特征信息相匹配，则需要通过闸机的乘客为自动售检票系统中已注册用户；接收到的人脸特征信息与人脸特征数据库中已注册的乘客的人脸特征信息不相匹配，则需要通过闸机的乘客为自动售检票系统中未注册用户。

如果判定需要通过闸机的乘客未在自动售检票系统中注册，云平台服务器将身份识别失败的消息发送给虚拟控制器；虚拟控制器控制闸机保持关闭，并给出异常提示告警；

如果判定需要通过闸机的乘客已在自动售检票系统中注册，人脸识别系统根据匹配结果确定乘客的身份信息，并将乘客的身份信息发送给票务管理系统；票务管理系统根据确定的身份信息、闸点信息和时间信息，判断乘客是进站还是出站，以及对判断乘客是出站时对乘客进行票务结算；

在一种示例性实例中，本发明实施例如果乘客是进站，票务管理系统记录乘客的身份信息、进站的闸点信息和时间信息，并查看与身份信息关联的关联账户有无异常；如果关联账户异常(例如、余额为负)，云平台服务器发送身份识别结果和乘客关联账户异常的票务解算结果给虚拟控制器；虚拟控制器控制闸机保持关闭，并给出异常提示告警；如果关联账户正常，云平台服务器将乘客的身份识别结果且关联账户正常的票务解算结果发送给虚拟控制器；虚拟控制器控制闸机打开，以供乘客进站；如果乘客是出站，票务管理系统根据乘客的身份信息、出站的闸点信息进行票务结算，并对与身份信息关联的关联账户的扣款；扣款成功后，云平台服务器生成出站信息，并将身份识别结果和扣款成功的票务解算结果发送给虚拟控制器，虚拟控制器控制闸机打开，以供乘客出站。

在一种示例性实例中，本发明实施例乘客进站时，如果票务管理系统确定乘客的关联账户异常，可以参照相关技术向乘客的用户终端设备发送关联账户异常的提示消息，以提醒乘客进行包括账户充值在内的处理；乘客出站时，如果票务管理系统确定乘客的关联账户余额较低或为负值，可以参照相关技术向乘客的用户终端设备发送关联账户需要充值，以避免影响出行的提示消息，以提醒乘客进行包括账户充值在内的处理。

本发明实施例还提供一种边缘控制器，与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接，包括：虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的来自云平台服务器的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机的开关；

其中，闸点信息包括：闸机的位置信息和区分不同闸机的标识信息；身份识别结果由云平台服务器根据人脸特征信息确定；票务结算结果由云平台服务器根据身份识别结果、闸点信息和时间信息确定。

本发明实施例还提供一种云平台服务器，与设置于站点本地的边缘控制器连接，设置为：

接收的来自边缘控制器的需要通过闸机的乘客的人脸图像的人脸特征信息、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；

根据接收的人脸特征信息对乘客身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；

将身份识别结果和票务结算结果发送至边缘控制器；

其中，人脸特征信息由边缘控制器从图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像中提取；时间信息由边缘控制器从人脸图像中获取；闸点信息由边缘控制器从闸机中获取；闸点信息包括：闸机的位置信息和区分不同闸机的标识信息；边缘控制器与图像采集装置和闸机连接。

在一种示例性实例中，本发明实施例可以参照相关技术建立图像采集装置与闸机的一一对应的映射关系，边缘控制器接收到人脸图像时，可以从人脸图像中获得时间信息，根据图像采集装置与闸机的映射关系确定闸点信息。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims (10)

1.一种自动售检票系统，包括：设置于站点本地的图像采集装置、闸机和边缘控制器，以及设置于云端的云平台服务器，边缘控制器分别与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接；其中，

边缘控制器包括虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机开关；

云平台服务器设置为：根据接收的人脸特征信息对乘客的身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；将身份识别结果和票务结算结果发送至虚拟控制器；

其中，所述闸点信息包括：所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息。

2.根据权利要求1所述的自动售检票系统，其特征在于，所述虚拟边缘计算节点预先加载有用于提取所述人脸特征信息的以下算法：

用于对所述人脸图像进行检测，以确定所述乘客的人脸的人脸检测算法；

用于对确定的所述乘客的人脸进行特征提取的特征提取算法。

3.根据权利要求2所述的自动售检票系统，其特征在于，所述虚拟边缘计算节点还加载有对所述人脸图像进行预处理的人脸图像预处理算法。

4.根据权利要求1-3任一项所述的自动售检票系统，其特征在于，所述云平台服务器预先加载有以下算法：

用于对所述乘客的身份进行识别的人脸特征匹配算法；

用于进行所述票务结算的票务管理算法。

5.根据权利要求4所述的自动售检票系统，其特征在于，所述人脸特征匹配算法包括：基于映射规约MapReduce的人脸特征匹配算法。

6.根据权利要求1-3任一项所述的自动售检票系统，其特征在于，所述虚拟控制器中预先加载用于控制所述闸机开关的闸机开关控制算法。

7.根据权利要求1-3任一项所述的自动售检票系统，其特征在于，所述边缘控制器与所述云平台服务器通过以太网交换机连接。

8.根据权利要求1-3任一项所述的自动售检票系统，其特征在于，所述边缘控制器采用主备冗余设置。

9.一种边缘控制器，与图像采集装置、闸机以及云平台服务器连接，包括：虚拟化设置的虚拟边缘计算节点和虚拟控制器；其中，

虚拟边缘计算节点设置为：获取图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；提取采集的人脸图像的人脸特征信息；将获取的闸点信息、时间信息和提取的人脸特征信息发送到云平台服务器；

虚拟控制器设置为：根据接收的来自云平台服务器的身份识别结果和票务结算结果，控制闸机的开关；

其中，所述闸点信息包括：所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息；所述身份识别结果由所述云平台服务器根据所述人脸特征信息确定；所述票务结算结果由所述云平台服务器根据所述身份识别结果、所述闸点信息和所述时间信息确定。

10.一种云平台服务器，与设置于站点本地的边缘控制器连接，设置为：

接收的来自边缘控制器的需要通过闸机的乘客的人脸图像的人脸特征信息、采集人脸图像的时间信息和乘客需要通过的闸机的闸点信息；

根据接收的人脸特征信息对乘客身份进行识别，获得乘客的身份识别结果；根据获得的身份识别结果、接收的闸点信息和时间信息进行票务结算，获得票务结算结果；

将身份识别结果和票务结算结果发送至边缘控制器；

其中，所述人脸特征信息由边缘控制器从图像采集装置采集的需要通过闸机的乘客的人脸图像中提取；所述时间信息由所述边缘控制器从所述人脸图像中获取；所述闸点信息由所述边缘控制器从闸机中获取；所述闸点信息包括：所述闸机的位置信息和区分不同所述闸机的标识信息；所述边缘控制器与所述图像采集装置和所述闸机连接。

Images