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商汤Sensemeteor 睿知智慧轨交平台方案
2020/11/29 12:30 北京市商汤科技开发有限公司 关键字：商汤 Sensemeteor 智慧轨交 方案 浏览量：
一、方案概况
截至2019 年10 月份，中国大陆地区共有39 个城市开通城市轨道交通运营线路，运营线路总长度6333.31 公里。随着各地新建轨道交通线路的陆续开通运营，预计到2020 年底，全国城市轨道交通日均客流将超过1 亿人次，城市轨道交通将成为各特大城市公众日常出行最主要的方式。
轨道交通客流日渐增多，越来越多的乘客在乘车购票、排队验票以及刷卡进出站环节耗时很长，乘客体验差，也给轨道交通的日常运营带来较大压力。因此亟需开发一种基于更先进技术的、适用于车站售检票以及快速通关的业务流程方案，以提升乘客体验，提高运营效率。
地铁支付通行手段日新月异，早期的IC 卡支付方式历时5 年得到普及，二维码支付在短短2 年间即已覆盖所有轨交公司，随着人脸识别算法精度的快速提升，刷脸时代已经到来，预计未来几年间，刷脸支付将在轨交行业大规模落地。目前，据不完全统计，北京、济南、深圳、郑州、天津、西安、哈尔滨等城市已投入使用刷脸通行，南京、南宁、合肥、上海、洛阳、太原、贵阳等城市正在进行试点或试验。
人脸识别技术相较其他生物识别有快速、简便的特点，且该技术采用非接触式，不需要人的被动配合，建设成本较低。商汤科技基于对此前多种乘客乘车过闸方式、设备研究的基础，结合当前人工智能技术的先进性，设计适用于轨道交通车站售票、验票、通关业务的流程方案，开发基于AI 人脸识别技术的乘客售检票及进出站系统。
二、需求描述
方案建设的人脸识别系统包括一套线网级（线路级）人脸识别系统，部署于控制中心（清分中心）机房内，用于轨道交通线网人脸识别技术线网级后台应用，在车站终端配套单独的人脸识别面板以实现人脸识别功能。系统处理能力满足千万级人脸识别需求，并可随着线路的增加线性扩展。
通过前端设备进行活体检测和人脸采集，传输到后端进行人脸比对；并与地铁内系统深度对接，实现人脸进站出站及清算扣费。
利用商汤成熟的人脸识别技术，可有效提高进出站客流的通过能力，提升通行效率；打通刷脸支付环节，可提供给乘客更多的支付手段；实现无感过闸，给乘客带来更好的出行体验。利用人脸大数据分析功能，可实现乘客分类及数据挖掘，有效提升轨道交通运营的信息化及公共安全水平。
三、系统架构
SenseMeteor 睿知智慧轨交平台定位于轨道交通AFC（Automatic Fare Collection System，指城市轨道交通自动售检票系统）应用场景，以商汤原创深度学习算法为核心，基于全流水线的深度学习算法，采用以GPU 为核心的异构并行计算分布式架构，支持千万级别非结构化特征和结构化信息融合处理，为支持支付级刷脸过闸的视觉赋能平台（见图1）。
图1
四、系统功能
该产品通过前端设备进行活体检测和人脸采集，传输到后端进行人脸比对；并与地铁内系统深度对接，实现人脸进站出站及清算扣费。通过AI 技术支持地铁通行中用户注册，通行活检及人脸比对等环节，提升地铁通行效率，实现对地铁全场景、全流程、全系统的赋能。轨道交通刷脸通行流程（见图2）。
图2
五、系统特点
该平台紧密结合地铁业务流程，为各个业务关键节点提供技术保障，并针对地铁场景特殊优化的人脸搜索功能，具备大容量、高精度、高性能、高可用性、自我衍进等特点。在产品上针对地铁场景进行了特殊优化，保障了高精度，在百万人脸库规模下，误识率低于百万分之一。疫情期间，系统也可支持戴口罩识别。
通过与各个合作伙伴的共同努力，此套系统创造了多个轨道交通行业第一，在技术创新、合作模式等方面都为行业树立了样本标杆。包括，首个全线开通刷脸过闸并在地铁官方APP中实现活体人脸识别认证和支付扣款；首创刷脸与二维码过闸乘车互通技术创新模式；首例实现完整线路刷脸过闸“先乘车，后付费”的信用支付模式。
六、系统优势（见图3）
图3
七、子系统设计（见图4）
图4
刷脸过闸通行整体架构共分为三部分：
车站级人脸识别设备
中心级人脸比对服务
乘客侧人脸注册服务
刷脸通行系统整体可与地铁现有AFC 系统架构相互融合：基于统一的前端APP 注册入口，建设线网级别的人脸识别业务中心，并建立城市地铁旅客人脸信息库；对接互联网票务平台，打通人脸和二维码支付渠道，完善一体化的账户体系；对AFC 前端设备加装人脸识别装置以及配合集成商对AFC 软件系统进行改造，增加人脸识别支付入口。
在地铁过闸场景中，当用户成功开通AFC刷脸通行后，过闸时前端人脸识别终端会对该用户进行活检，并将图片选帧后传回人脸比对平台进行1：N 比对，比对成功后如果满足阈值条件，则会合并该用户在动态模版库中的特征；如果比对失败，则闸机不予放行。
八、应用场景及部署方案
系统主要应用于轨道交通刷脸通行场景，并可拓展至BRT 及公交刷脸行业。人脸比对平台采用云计算领域最先进的设计理念来搭建整个系统，基础配置为3+3+2 服务器集群，具备支持十万路级别的视图资源所产生的结构化和非结构化数据的提取、分析、存储、应用等工作的能力，可随着系统并发量的增加线性扩展。提供强大的算法分析引擎，高效实现视图解析、静态库检索。
架构从逻辑上分为三层，分别是系统支撑层、引擎层、能力开放层。
系统支撑层包含综合管控服务、分布式组件服务和自动化运维服务，用于支撑整个平台的运行。
引擎层包含视图接入服务、视图解析服务、静态特征库服务、布控特征库服务、时空特征库服务，提供平台的核心能力。
能力开放层对上提供标准的Restful API，为应用系统提供基于智能相关的开发接口。
平台采用分布式架构，保证系统的高性能，高可用，可线性扩展。随着接入终端数量的不断增长，以及数据来源的多样和多地域部署，对系统的计算能力提出要求。针对该种场景，需要根据系统组网情况，增加对应的计算节点，并且支持计算节点的分布式部署，更关键是要提供智能调度模块，做到计算任务在系统中均衡调度，最大化地发挥系统的软硬件资源，提升系统的可靠性和性能。
九、应用案例
1. 郑州地铁
2019 年9 月27 日，郑州地铁刷脸乘车支付系统正式上线，支持郑州地铁1 号线全线、14 号线一期，每个车站都有2 个进站口、2 个出站口设置了刷脸设备，其他线路也将陆续开通。今后，郑州市民坐地铁时如果遇到没有零钱、手机没电、忘带零钱、手拿行李、抱小孩、打电话无法过闸等等情况，只要刷一下脸即可。
项目规模：
包含郑州地铁1 号线30 座车站，2 号线3座车站，每站均设置2 进2 出刷脸通道；
人脸底库设计容量：1000W；
案例亮点：
全国第一个全线开通刷脸支付、在地铁官方APP 中实现活体人脸识别认证和支付扣款的实际应用。
全球首创刷脸与二维码过闸乘车互通创新模式，也第一个实现完整线路刷脸过闸“先乘车后付费”的信用支付模式。
2. 西安地铁
2020 年1 月21 日，西安地铁1、2、3、4 号线全线网开通刷脸过闸功能。每个站点的进站口和出站口均设置有刷脸设备。
项目规模：
包含西安地铁1、2、3、4 号线，93 座车站，每站设置2 进2 出通道；
后台按全西安市预估3000 路闸机满配，配置服务器23 台；
人脸底库设计容量：1000W。
开通刷脸乘车功能后，乘客只需要通过相应的闸机通道，进行一次核验即可快捷通行。该项目使西安成为全国第一个全线网开通刷脸乘地铁的的城市。
3. 哈尔滨地铁
2020 年7 月1 日，在哈尔滨地铁全线网27 座车站正式上线运营。这一方案不但成功实现了轨道交通领域的脸码互通过闸，即乘客可以选择刷脸或二维码任何一种方式进出站，还突破性地配备“戴口罩刷脸乘车”功能，实现了在城市轨道交通的AI 应用创新。
项目规模：
哈尔滨1 号和3 号线项目，共计27 个车站，每站配置2 进2 出；
人脸底库设计容量：2000W。
根据统计，在疫情期间乘客“戴口罩刷脸乘车”单通道1 分钟可通行30 人以上，有效减少了乘客在车站的停留时间，降低疫情感染风险，保障乘客出行安全。
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