CN116543469B - 一种基于智能场馆的自动检票装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于智能场馆的自动检票装置与方法，属于售票机技术领域，具体包括：入口监测模块负责确定是否需要对检票方式进行优化；接待能力确定模块负责获取基于接待能力确定是否可以对检票方式进行优化；出口检票时间确定模块负责基于出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数进行出口检票时间的确定；入口检票模块负责基于出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当超过最大接待能力时进行检票限制，从而进一步提升了检票的效率。

Description

一种基于智能场馆的自动检票装置和方法

技术领域

本发明属于售票机技术领域，尤其涉及一种基于智能场馆的自动检票装置和方法。

背景技术

为了实现对场馆的自动检票，提升检票的效率，在授权发明专利授权公告号CN113936345B《景区快速放行异步视频核验检票信息处理方法和系统》中通过在检票排队拥挤时，开闸放行，在游客入园游玩过程中在后台进行检票工作，并对检票异常游客在出园处进行检票控制，同时根据应急入园阈值动态的调节检票模式，最大限度的保证放行速度和检票的准确性，但是却存在以下技术问题：

1、采用开闸放行的方式会导致部分未购票的游客进入到场馆之中，因此若不能结合已购票人数、场馆内部的人数进行检票方式的确定，则有可能会导致已购票的游客由于场馆内部的人数限制问题，无法进入到场馆之中。

2、未考虑结合出场馆的人数的排队情况进行检票方式的确定，由于采用开闸放行的方式，会导致部分未购票的游客进入到场馆之中，在出场馆时，必须对所有的游客进行校验，否则无法实现对未购票的游客的出馆限制，如发明人所提出的手段，在实际的操作过程中游客的时间并不受自然规律的约束，同样会导致某些未购票的游客出馆，无法实现对未购票的游客的出馆限制。

针对上述技术问题，本发明提供了一种基于智能场馆的自动检票装置和方法。

发明内容

为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的一个方面，提供了一种基于智能场馆的自动检票方法。

一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，具体包括：

S11获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化时进入步骤S12；

S12获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定可以对检票方式进行优化时进入步骤S13；

S13在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定，并当所述出口检票时间满足要求时，进入步骤S14；

S14基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

进一步的技术方案在于，所述智能场馆的入口的排队人数、排队人数中的未购票人数通过所述智能场馆的入口的摄像装置进行确定，并根据入口的排队人群的人脸识别的识别结果进行未购票人数的确定。

进一步的技术方案在于，基于所述待确认游客的数量、所述待确认游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，具体包括：

判断所述待确认游客的数量是否小于指定数量，若是，则确认不需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的数量确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例以及所述待确认游客的数量得到所述待确认游客的评估值，并基于所述评估值确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别。

进一步的技术方案在于，所述智能场馆中的设定区域为所述智能场馆中的展览区域中与所述智能场馆的出口的距离小于预设距离的展览区域。

进一步的技术方案在于，当所述出口检票时间小于时间设定值时，则确定所述出口检票时间满足要求。

第二方面，本发明提供了一种基于智能场馆的自动检票装置，采用上述的一种基于智能场馆的自动检票方法，具体包括：

入口监测模块；接待能力确定模块；出口检票时间确定模块；入口检票模块

其中所述入口监测模块负责获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定是否需要对检票方式进行优化；

所述接待能力确定模块负责获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定是否可以对检票方式进行优化；

所述出口检票时间确定模块负责在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定；

所述入口检票模块负责基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种基于智能场馆的自动检票方法。

本发明的有益效果在于：

通过基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定是否需要对检票方式进行优化，从而不仅仅考虑到排队人数，同时考虑到排队人数中的未购票人数以及检票装置的数量，从而更加全面的对入口处的检票时间进行更加准确的评估，同时也避免了不必要的判断。

通过对接待场馆的接待能力的判断，从而避免了由于大量的未购票游客进入到智能场馆中，由于场馆的最大接待人数的限定，导致无法满足已购票游客的利益，使得用户的体验较差，同时也进一步减少了不必要的判断。

通过所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定，从而对入口的检票方式确定时不仅仅考虑到入口的情况，同时也进一步考虑到出口的情况，避免了由于未购票游客进入到智能场馆之后导致的出口检票时间过长的技术问题。

通过基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，从而从多角度实现了对未购票人数的限制，不仅提升了入口处的检票效率，同时也保证了出口检票时间以及购票人员的体验。

其他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在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显；

图1是一种基于智能场馆的自动检票方法的流程图；

图2是未购票人数的确定的具体步骤的流程图；

图3是出口检票时间的确定的具体步骤的流程图；

图4是最大接待能力确认的具体步骤的流程图；

图5是一种基于智能场馆的自动检票装置的框架图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了根据本发明的一个方面，提供了一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，具体包括：

S11获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化时进入步骤S12；

可以理解的是，所述智能场馆的入口的排队人数、排队人数中的未购票人数通过所述智能场馆的入口的摄像装置进行确定，并根据入口的排队人群的人脸识别的识别结果进行未购票人数的确定。

具体的举例说明，如图2所示，所述未购票人数的确定的具体步骤为：

S21获取排队人群的人脸图像，并基于所述人脸图像的特征协方差矩阵进行特征值分解得到所述人脸图像的特征向量，并基于马氏距离函数以及所述人脸图像的特征向量得到特征向量的识别结果，并利用所述特征向量的识别结果将所述排队人群的游客划分为已购票游客、未购票游客、待确认游客；

S22基于所述待确认游客的数量、所述待确认游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则进入步骤S23，若否，则将所述待确认游客作为未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定；

S23基于所述待确认游客的人脸图像进行特征的提取得到所述待确认游客的LBP特征，并基于所述LBP特征对所述待确认游客的购票情况进行确认得到二次识别结果，并基于所述二次识别结果将所述待确认游客划分为已购票游客、未购票游客、待辨别游客，并基于所述待辨别游客的数量以及待辨别游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待辨别游客进行人脸识别，若是，则进入步骤S24，若否，则将所述待辨别游客作为未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定；

S24基于所述待辨别游客的人脸图像，采用基于MTCNN算法的人脸识别模型对所述待辨别游客的购票情况进行确认，得到所述待辨别游客中的未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定。

需要说明的是，基于所述待确认游客的数量、所述待确认游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，具体包括：

判断所述待确认游客的数量是否小于指定数量，若是，则确认不需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的数量确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例以及所述待确认游客的数量得到所述待确认游客的评估值，并基于所述评估值确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别。

具体的举例说明，基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化，具体包括：

S1利用所述入口的检票装置的数量进行设定人数的确定；

S2获取所述排队人数，并判断所述排队人数是否小于预设人数，若是，则确认不需要对所述检票方式进行优化，若否，则进入步骤S3；

S3基于所述排队人数和所述入口的检票装置的数量进行基础检票时间的确定，并基于所述基础检票时间确认是否需要对所述检票方式进行优化，若是，则确认需要对所述检票方式进行优化，若否，则进入步骤S4；

S4基于所述基础检票时间、排队人数中的未购票人数的数量以及比例进行检票时间的确认，并基于所述检票时间确定是否需要对所述检票方式进行优化。

在本实施例中，通过基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定是否需要对检票方式进行优化，从而不仅仅考虑到排队人数，同时考虑到排队人数中的未购票人数以及检票装置的数量，从而更加全面的对入口处的检票时间进行更加准确的评估，同时也避免了不必要的判断。

S12获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定可以对检票方式进行优化时进入步骤S13；

具体的举例说明，若内部的游客人数为400人，未购票游客的人数为20人，已购票人数为500人，智能场馆的最大的接待能力为600人，则智能场馆的接待能力为80人。

在本实施例中，通过对接待场馆的接待能力的判断，从而避免了由于大量的未购票游客进入到智能场馆中，由于场馆的最大接待人数的限定，导致无法满足已购票游客的利益，使得用户的体验较差，同时也进一步减少了不必要的判断。

S13在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定，并当所述出口检票时间满足要求时，进入步骤S14；

具体的，所述智能场馆中的设定区域为所述智能场馆中的展览区域中与所述智能场馆的出口的距离小于预设距离的展览区域。

具体的举例说明，如图3所示，所述出口检票时间的确定的具体步骤为：

S31利用所述智能场馆的出口的摄像装置对所述出口处的游客进行识别得到出口识别结果，并基于所述出口识别结果将出口处的游客划分为购票游客、未购票游客、未识别成功游客；

S32基于所述出口处的购票游客的人数、出口处的未购票游客的人数、出口处的未识别成功游客的人数，并结合出口处的门禁数量和未识别成功游客在出口处的游客的比例得到基础出口检票时间；

S33基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数以及设定区域中的未购票游客的人数确定是否需要对所述基础出口检票时间进行修正，若是，则进入步骤S34，若否，则将所述基础出口检票时间作为所述出口检票时间；

S34基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数、不同的设定区域中的未购票人数，并结合不同的设定区域与出口的距离得到设定区域的检票修正时间，并基于所述检票修正时间和所述基础出口检票时间进行出口检票时间的确定。

具体的举例说明，若区域A、区域B为距离出口的举例较近的区域，一般游览完上述区域后，一般都会在预设的时间内在出口处进行检票，因此若基于区域A的设定区域中的游客人数、设定区域中的未购票人数，并结设定区域与出口的距离得到区域A的检票修正时间为20分钟，若基于区域B的设定区域中的游客人数、设定区域中的未购票人数，并结设定区域与出口的距离得到区域A的检票修正时间为10分钟，则检票修正时间为30分钟，并进行出口检票时间的确定。

需要说明的是，未购票人员需要人工审核，从而使其效率较低。

具体的举例说明，检票修正时间的构建采用基于SSA-GRU算法的模型进行确定，其中所述模型的构建的具体步骤为：

步骤 1：数据预处理，数据集划分，使用Min-Max归一化方法对智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数、不同的设定区域中的未购票人数、不同的设定区域与出口的距离构建的数据集进行归一化处理；

步骤 2：初始化麻雀种群及相关参数。

步骤 3：计算适应度值并记录最优位置。

步骤 4：发现者、加入者和意识到危险的麻雀位置更新。

步骤 5：判断是否满足算法停止条件，若满足，则输出麻雀搜索算法最优的参数；否则，重复步骤2~4。

步骤 6：用麻雀搜索算法得到的最优参数的GRU模型。

步骤7：按照步骤6生成的最优参数的GRU模型对检票修正时间进行预测，完成预测和反归一化输出。

具体的，当所述出口检票时间小于时间设定值时，则确定所述出口检票时间满足要求。

在本实施例中，通过所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定，从而对入口的检票方式确定时不仅仅考虑到入口的情况，同时也进一步考虑到出口的情况，避免了由于未购票游客进入到智能场馆之后导致的出口检票时间过长的技术问题。

S14基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

具体的举例说明，如图4所示，所述最大接待能力确认的具体步骤为：

S41通过所述接待能力进行所述最大接待能力的限定值的确定，并基于所述出口检票时间进行基础最大接待能力的确定，并判断所述基础最大接待能力是否满足所述最大接待能力的限定值的要求，若是，则将所述基础最大接待能力进行所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力的构建，若否，则进入步骤S42；

S42基于智能场馆的内部的摄像装置获取所述智能场馆的内部的游客人数、智能场馆的内部的未购票游客的人数、智能场馆的内部的未核实身份的游客的人数；

S43基于所述智能场馆的内部的游客的人数确定是否需要对所述基础最大接待能力进行修正，若否，则将所述最大接待能力的限定值作为所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，若是，则进入步骤S44；

S44基于所述智能场馆的内部的游客的人数、智能场馆的内部的未购票游客的人数、智能场馆的内部的未核实身份的游客的人数进行修正接待能力的计算，并基于所述修正接待能力和基础最大接待能力进行所述智能场馆的修正最大接待能力的构建，并基于所述修正最大接待能力和所述最大接待能力的限定值进行最大接待能力的确定。

在本实施例中，通过基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，从而从多角度实现了对未购票人数的限制，不仅提升了入口处的检票效率，同时也保证了出口检票时间以及购票人员的体验。

另一方面，如图5所示，本发明提供了一种基于智能场馆的自动检票装置，采用上述的一种基于智能场馆的自动检票方法，具体包括：

入口监测模块；接待能力确定模块；出口检票时间确定模块；入口检票模块

其中所述入口监测模块负责获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定是否需要对检票方式进行优化；

所述接待能力确定模块负责获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定是否可以对检票方式进行优化；

所述出口检票时间确定模块负责在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定；

所述入口检票模块负责基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

另一方面，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种基于智能场馆的自动检票方法。

其中上述的一种基于智能场馆的自动检票方法，具体包括：

获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化时进入下一步骤；

获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定可以对检票方式进行优化时进入下一步骤；

利用所述智能场馆的出口的摄像装置对所述出口处的游客进行识别得到出口识别结果，并基于所述出口识别结果将出口处的游客划分为购票游客、未购票游客、未识别成功游客；

基于所述出口处的购票游客的人数、出口处的未购票游客的人数、出口处的未识别成功游客的人数，并结合出口处的门禁数量和未识别成功游客在出口处的游客的比例得到基础出口检票时间；

基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数以及设定区域中的未购票游客的人数确定需要对所述基础出口检票时间进行修正时，基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数、不同的设定区域中的未购票人数，并结合不同的设定区域与出口的距离得到设定区域的检票修正时间，并基于所述检票修正时间和所述基础出口检票时间进行出口检票时间的确定，并当所述出口检票时间满足要求时，进入下一步骤；

基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，具体包括：

获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化时进入下一步骤；

基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定需要对检票方式进行优化，具体包括：

利用所述入口的检票装置的数量进行设定人数的确定；

获取所述排队人数，并判断所述排队人数是否小于预设人数，若是，则确认不需要对所述检票方式进行优化，若否，则进入下一步骤；

基于所述排队人数和所述入口的检票装置的数量进行基础检票时间的确定，并基于所述基础检票时间确认是否需要对所述检票方式进行优化，若是，则确认需要对所述检票方式进行优化，若否，则进入下一步骤；

基于所述基础检票时间、排队人数中的未购票人数的数量以及比例进行检票时间的确认，并基于所述检票时间确定是否需要对所述检票方式进行优化；

获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定可以对检票方式进行优化时进入下一步骤；

在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定，并当所述出口检票时间满足要求时，进入下一步骤；

基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制；

所述最大接待能力确认的具体步骤为：

S41通过所述接待能力进行所述最大接待能力的限定值的确定，并基于所述出口检票时间进行基础最大接待能力的确定，并判断所述基础最大接待能力是否满足所述最大接待能力的限定值的要求，若是，则将所述基础最大接待能力进行所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力的构建，若否，则进入步骤S42；

S42基于智能场馆的内部的摄像装置获取所述智能场馆的内部的游客人数、智能场馆的内部的未购票游客的人数、智能场馆的内部的未核实身份的游客的人数；

S43基于所述智能场馆的内部的游客的人数确定是否需要对所述基础最大接待能力进行修正，若否，则将所述最大接待能力的限定值作为所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，若是，则进入步骤S44；

S44基于所述智能场馆的内部的游客的人数、智能场馆的内部的未购票游客的人数、智能场馆的内部的未核实身份的游客的人数进行修正接待能力的计算，并基于所述修正接待能力和基础最大接待能力进行所述智能场馆的修正最大接待能力的构建，并基于所述修正最大接待能力和所述最大接待能力的限定值进行最大接待能力的确定。

2.如权利要求1所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，所述智能场馆的入口的排队人数、排队人数中的未购票人数通过所述智能场馆的入口的摄像装置进行确定，并根据入口的排队人群的人脸识别的识别结果进行未购票人数的确定。

3.如权利要求1所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，所述未购票人数的确定的具体步骤为：

获取排队人群的人脸图像，并基于所述人脸图像的特征协方差矩阵进行特征值分解得到所述人脸图像的特征向量，并基于马氏距离函数以及所述人脸图像的特征向量得到特征向量的识别结果，并利用所述特征向量的识别结果将所述排队人群的游客划分为已购票游客、未购票游客、待确认游客；

基于所述待确认游客的数量、所述待确认游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则进入下一步骤，若否，则将所述待确认游客作为未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定；

基于所述待确认游客的人脸图像进行特征的提取得到所述待确认游客的LBP特征，并基于所述LBP特征对所述待确认游客的购票情况进行确认得到二次识别结果，并基于所述二次识别结果将所述待确认游客划分为已购票游客、未购票游客、待辨别游客，并基于所述待辨别游客的数量以及待辨别游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待辨别游客进行人脸识别，若是，则进入下一步骤，若否，则将所述待辨别游客作为未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定；

基于所述待辨别游客的人脸图像，采用基于MTCNN算法的人脸识别模型对所述待辨别游客的购票情况进行确认，得到所述待辨别游客中的未购票游客，并利用未购票游客的数量进行未购票人数的确定。

4.如权利要求3所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，基于所述待确认游客的数量、所述待确认游客在所述排队人群中的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，具体包括：

判断所述待确认游客的数量是否小于指定数量，若是，则确认不需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的数量确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别，若是，则确认需要对所述待确认游客进行人脸识别，若否，则进入下一步骤；

基于所述待确认游客的比例以及所述待确认游客的数量得到所述待确认游客的评估值，并基于所述评估值确认是否需要对所述待确认游客进行人脸识别。

5.如权利要求1所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，所述智能场馆中的设定区域为所述智能场馆中的展览区域中与所述智能场馆的出口的距离小于预设距离的展览区域。

6.如权利要求5所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，所述出口检票时间的确定的具体步骤为：

利用所述智能场馆的出口的摄像装置对所述出口处的游客进行识别得到出口识别结果，并基于所述出口识别结果将出口处的游客划分为购票游客、未购票游客、未识别成功游客；

基于所述出口处的购票游客的人数、出口处的未购票游客的人数、出口处的未识别成功游客的人数，并结合出口处的门禁数量和未识别成功游客在出口处的游客的比例得到基础出口检票时间；

基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数以及设定区域中的未购票游客的人数确定是否需要对所述基础出口检票时间进行修正，若是，则进入下一步骤，若否，则将所述基础出口检票时间作为所述出口检票时间；

基于所述智能场馆中的不同的设定区域中的游客人数、不同的设定区域中的未购票人数，并结合不同的设定区域与出口的距离得到设定区域的检票修正时间，并基于所述检票修正时间和所述基础出口检票时间进行出口检票时间的确定。

7.如权利要求1所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，其特征在于，当所述出口检票时间小于时间设定值时，则确定所述出口检票时间满足要求。

8.一种基于智能场馆的自动检票装置，采用权利要求1-7任一项所述的一种基于智能场馆的自动检票方法，具体包括：

入口监测模块；接待能力确定模块；出口检票时间确定模块；入口检票模块

其中所述入口监测模块负责获取智能场馆的入口的排队人数，并基于所述排队人数、排队人数中的未购票人数、入口的检票装置的数量确定是否需要对检票方式进行优化；

所述接待能力确定模块负责获取所述智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数，并结合所述智能场馆的已购票人数得到所述智能场馆的接待能力，并基于所述接待能力确定是否可以对检票方式进行优化；

所述出口检票时间确定模块负责在所述智能场馆的出口通过摄像装置对未购票游客进行识别，并对所述未购票游客进行二次检票，基于所述出口处的未购票游客的人数，出口处的游客的人数，并结合智能场馆中的设定区域中的游客人数和游客中的未购票游客的人数，进行出口检票时间的确定；

所述入口检票模块负责基于所述出口检票时间、智能场馆的内部的游客人数和游客中的未购票游客的人数确定所述智能场馆的未购票人数的最大接待能力，采用开闸放行的方式进行入口检票，并当通过入口进入智能场馆的未检票人数超过最大接待能力时，对入口的游客进行检票限制。

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-7任一项所述的一种基于智能场馆的自动检票方法。