張振清 董玉亮 董可然 李湘文

摘 要：為解決現(xiàn)有旅客列車車票實名制安檢時存在的采集信息、認證手段、比對傳輸方式等問題，研發(fā)基于人工智能的火車站人臉、身份證、火車票、站臺、車廂、出站口“六合一”乘客實名制核驗系統(tǒng)。利用人工智能技術(shù)，在購驗票、檢票、登車等環(huán)節(jié)采集到的人臉、指紋等人體生物特征數(shù)據(jù)，開展特征碼提取等工作;借助人像識別技術(shù)和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，開展鐵路人像數(shù)據(jù)的“一人一檔”建設(shè)，生成旅客個人乘車全流程完整的人像出行記錄，建立模型實現(xiàn)預(yù)警，進而建立所有乘客乘車檔案記錄。系統(tǒng)實現(xiàn)了從旅客購票進站到出站全過程的動態(tài)信息采集、核對和嫌疑人員排查等，確保了鐵路行車安全。

關(guān)鍵詞：人工智能;鐵路;人像識別;實名制核驗

中圖分類號：TP311.5

文獻標志碼：A

鐵路的迅速發(fā)展為我國經(jīng)濟發(fā)展增添了新的動力，然而鐵路線的分布范圍廣，安全防范體系的薄弱性已成為敵對勢力和恐怖犯罪選擇的重要目標之一[1]，特別是近幾年發(fā)生在火車站的系列恐怖襲擊案件說明我國鐵路面臨嚴峻的反恐形式。

為切實加強火車站、高鐵站的反恐防暴工作，確保旅客運輸安全，鐵路部門在2012年起實施全國所有旅客列車實行車票實名制[2-3]。推行實名制，一方面便于公安機關(guān)及時排查混藏在旅客之中的違法犯罪分子，增強社會尤其是鐵路治安管理能力;另一方面還可以預(yù)防、控制和打擊火車站及列車上的旅客財物被盜、搶劫、殺人、爆炸、販毒等。然而，傳統(tǒng)的火車票實名制，通過人工查驗人證是否相符，系統(tǒng)查驗證件，此舉不但耗費大量的人力，而且檢查人員長期對大量進站旅客進行人工核驗極易形成視覺疲憊，判斷能力降低?？傊匀斯橹鞯幕疖囌緦嵜坪蓑炏到y(tǒng)手段原始，科技力量薄弱，管理環(huán)節(jié)缺失[4-5]。

為進一步深化鐵路車票實名制，人臉識別技術(shù)引入了鐵路實名制進站核驗系統(tǒng)，提高了實名驗票檢票效率，為鐵路安全保障提供了支撐[6-15]。李政等[11]在現(xiàn)有的車票、身份證、IC卡介質(zhì)檢票的基礎(chǔ)上，提出基于人臉識別的刷臉檢（驗）票方案。賈成強等[12]基于人臉識別技術(shù)設(shè)計了鐵路實名制進站核驗系統(tǒng)，解決人證一致性自動檢驗的問題。張景利等[13]開發(fā)了一種智能驗證驗票系統(tǒng)，該系統(tǒng)可高速、精確地實現(xiàn)人、證、票的自動識別和比對，提高了旅客的通行速度。王佳[15]在傳統(tǒng)檢票閘機基礎(chǔ)上，通過對系統(tǒng)進行升級設(shè)計，實現(xiàn)了鐵路自助實名制核驗閘機系統(tǒng)，提升了車站的工作效率，減輕了工作人員勞動強度。

先行的火車票實名制及人臉識別系統(tǒng)引入鐵路實名制進站核驗系統(tǒng)對于反恐、反邪安全及治安管理有很大的效用，但核驗環(huán)節(jié)還存在著諸多不完善之處，如采集信息有限、認證手段簡單、核驗環(huán)節(jié)和傳輸方式單一等。

為了彌補以上不足，在傳統(tǒng)信息核查系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合人工智能技術(shù)[16]、公安大數(shù)據(jù)、人像大數(shù)據(jù)，以及聯(lián)網(wǎng)身份核驗系統(tǒng)，提出基于人工智能的火車站人臉、身份證、火車票、站臺、車廂、出站口“六合一”乘客實名制核驗系統(tǒng)。該系統(tǒng)達到自動進行人證一致辨別、人員身份核驗、歷史庫比對分析、人員軌跡刻畫、重點人員報警、重點地區(qū)多重身份核驗等自動核驗功能，提高了核查準確率和通關(guān)效率，有利于提升火車站反恐應(yīng)急能力。

1 人臉識別系統(tǒng)存在的弊端

1.1 采集信息單一

現(xiàn)有的火車票實名制系統(tǒng)，采用的是通過讀取身份證等證件的方法，獲取購票人的實名制信息，沒有采集人臉、虹膜、指紋等人體生物特征數(shù)據(jù)，無法解決利用虛假證件買票的問題，無法獲取乘車人的真實身份信息。

1.2 認證手段單一

現(xiàn)有火車票實名制系統(tǒng)，只是通過身份證等證件采集信息，無法采用同公安網(wǎng)數(shù)據(jù)比對等方式，以確認證件真?zhèn)危嬖谑褂眉僮C件或是過期證件的情況。

1.3 核驗環(huán)節(jié)單一（重點問題所在）

核驗環(huán)節(jié)單一，無法實現(xiàn)全流程動態(tài)實名制管理。現(xiàn)有火車票實名制核驗，只是在購票窗口、安檢處核驗購票人的身份，僅解決了源頭、安檢處實名制的問題，而無法解決冒用他人身份改變站臺、改變車次或同一站臺不同車次，以及中途提前下車或過站下車等問題?？梢姡坏┏丝蛷陌矙z口進入候車廳后，可以同其他人互換車票，冒用其他人身份乘坐火車，提前或過站下車，使得實名制留于形式，無法監(jiān)管乘車人員的實時軌跡。

1.4 傳輸方式單一

現(xiàn)有交通工具的實名制，是以固定式站點的方式進行人票核驗，在途中是無法有效地進行實名認證的。本項目開發(fā)的“六合一”乘客實名制核驗系統(tǒng)移動端app，可以利用手機等移動終端，開展數(shù)據(jù)的采集、傳輸、核驗、比對等工作。

1.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用單一

現(xiàn)有交通工具的實名制，僅僅以確認人證合一來確認人員身份，數(shù)據(jù)采集以后缺少擴展性的應(yīng)用，并沒有從大數(shù)據(jù)的角度考慮問題。乘客數(shù)據(jù)是一筆寶貴財富，可以利用人工智能技術(shù)，結(jié)合公安數(shù)據(jù)、政務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，深度挖掘鐵路乘客數(shù)據(jù)的價值，比如獲得乘客最新出行規(guī)律及圖像信息，用于提升車站反恐應(yīng)急處置能力，同時還能提升車站對人員綜合管理水平，服務(wù)政府管理，服務(wù)社會經(jīng)濟發(fā)展與穩(wěn)定。圖 1描述了目前火車票實名制存在的問題。

2 設(shè)計目標及原則

2.1 設(shè)計目標

緊緊圍繞鐵路公安反恐工作需求，從技術(shù)應(yīng)用和管理兩個方面著手，研究火車站人臉、證件、火車票、站臺、車廂、出站口“六合一”驗證的系統(tǒng)解決方案。開發(fā)和集成相關(guān)軟、硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)“六合一”驗證的系統(tǒng)，以提高車站管理水平，提升核驗效率及準確度，為乘客提供高效、精準、便捷的人員身份驗證體驗。核驗數(shù)據(jù)后臺對接公安機關(guān)的涉恐庫、涉毒庫、在逃庫等重點人員數(shù)據(jù)庫，完成對特定人群出入的存檔、預(yù)警、管控、大數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)功能。充分運用計算機視覺、人像比對識別、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，兼顧一般技戰(zhàn)法應(yīng)用，突出大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用，實現(xiàn)打、防、管、控的一體化綜合應(yīng)用。圖2為“六合一”乘客實名制核驗系統(tǒng)示意圖。

2.2 設(shè)計原則

2.2.1 實用性

系統(tǒng)設(shè)計對旅客實行“票、證、人”核驗的同時，還要提高旅客進站效率，減少擁擠。旅客操作方便，工作人員維護簡單。車票信息和身份證信息及時發(fā)送到鐵路公安系統(tǒng)，充分挖掘鐵路乘客人像數(shù)據(jù)資源內(nèi)在價值，實現(xiàn)技術(shù)、警務(wù)模式創(chuàng)新，推動乘客人像大數(shù)據(jù)與公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深度融合，促進公安應(yīng)用良性發(fā)展。

2.2.2 可擴展性

在設(shè)計系統(tǒng)時，系統(tǒng)架構(gòu)和功能必須具有靈活性和擴展性，以滿足延伸服務(wù)業(yè)務(wù)擴展帶來的業(yè)務(wù)增長、數(shù)據(jù)量增長以及用戶增長的需求。

2.2.3 先進性

在設(shè)計系統(tǒng)時，借鑒人工智能等先進技術(shù)，充分考慮未來發(fā)展的需要，滿足信息技術(shù)發(fā)展的趨勢，符合鐵路信息化建設(shè)的規(guī)劃。

2.2.4 安全性

系統(tǒng)設(shè)計必須遵循法律規(guī)范，符合安全性原則，符合目前的鐵路安全設(shè)計規(guī)范要求，確保系統(tǒng)核心數(shù)據(jù)不泄密，確保系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不被盜取，保障旅客的信息安全，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。

3 系統(tǒng)需求分析

根據(jù)鐵路運輸對涉恐重點人員、暴恐行為、突發(fā)事件等行為特征監(jiān)控及預(yù)警需求，需綜合處理鐵路行業(yè)數(shù)據(jù)、公安數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，搭建鐵路出行人員一體化監(jiān)管。

系統(tǒng)應(yīng)具有支持實時視頻流、視頻錄像文件、抓拍相機、照片等方式進行人臉采集的功能，支持多張不同姿態(tài)的人像圖片組合比對檢索人員軌跡功能，便于民警鎖定嫌疑人。同時，系統(tǒng)黑名單布控數(shù)應(yīng)支持大于100萬張人臉數(shù)據(jù)布控及預(yù)警。無需人工干預(yù)的情況下，實現(xiàn)對任意乘車人員人臉照片進行識別歸檔，形成一人一檔案。對于突發(fā)事件預(yù)判分析，給公安提供有力的數(shù)據(jù)支撐。 “一人一檔”中每個人的人像照片，應(yīng)具備不同姿態(tài)、不同光照、不同表情和戴口罩、戴眼鏡、戴圍巾、打手機、捂嘴等面部被遮擋的人像照片及軌跡信息。系統(tǒng)需要具備高效協(xié)同工作，與已有公安機關(guān)系統(tǒng)的連接和關(guān)聯(lián)。

4 系統(tǒng)技術(shù)方案

4.1 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖3所示。系統(tǒng)主要由視頻人像抓拍系統(tǒng)、人像比對系統(tǒng)、實名認證驗票系統(tǒng)和公安后臺人員布控報警系統(tǒng)組成。系統(tǒng)堵塞現(xiàn)行火車實名制存在的乘客冒用他人身份、進錯誤的檢票口、上錯誤的車次或正確的檢票口，上錯誤的車次等漏洞，提升火車站反恐應(yīng)急處置能力。具體做法為把好五道“關(guān)口”，落實“六合一”核驗。在售票口、安檢口、檢票口、車廂口、出站口這五道“關(guān)口”實施以下措施：

首先，采集人臉、指紋、虹膜等生物特征信息以及身份證信息等數(shù)據(jù)，并與公安網(wǎng)數(shù)據(jù)比對驗證;其次，利用基于人工智能的生物特征識別算法（人臉、虹膜、指紋等識別算法）、大數(shù)據(jù)分析算法等技術(shù)分析采集的數(shù)據(jù);再次，實現(xiàn)乘客人臉等生物特征、身份證、車票、檢票口（站臺）、車廂、出站口等六條信息一致，即“六合一”系統(tǒng)。

4.2 系統(tǒng)功能

視頻人像抓拍系統(tǒng)抓拍安檢處現(xiàn)場的乘客照片，同時身份證讀卡器讀取二代身份證中存儲的身份證照片，進行核驗。檢票處、車廂口等處不刷身份證，只抓拍乘客照片，同安檢處抓拍的人像比對，完成是否是同一人的驗證，將結(jié)果信息通過喇叭或屏幕字幕提示的方式通知操作者，或者通過有線、

無線的方式傳輸?shù)奖０?、乘警的手持終端。同時，系統(tǒng)將相關(guān)信息傳輸?shù)胶笈_存檔，并將采集到的人臉照片和身份證照片送入公安后臺，與已經(jīng)布控的特定人群進行逐一比對，若發(fā)現(xiàn)是其中某類特殊人員，則進行告警提示或記錄在案。采集的人臉照片在后臺自動建立一人一檔，以備后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析。

基于建立的人像檔案，系統(tǒng)可快速、準確、方便地進行大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，如人員軌跡分析、車站實有人員管理、重點人預(yù)警、關(guān)注群體的管控、同行人分析、重大群體性事件預(yù)警等功能，實現(xiàn)“以像找人”“由人到案”的公安業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。

5 公安系統(tǒng)對接實現(xiàn)

5.1 人像識別技術(shù)

從視頻中抓取人臉涉及抓取人臉的時機，需算法自動選擇較清晰、正面和光照均勻的人臉，在合理的計算資源要求下，能自動進行質(zhì)量判斷的視頻人臉抓拍。人臉識別技術(shù)采用基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測和比對算法，并結(jié)合目標系統(tǒng)的實際使用環(huán)境，收集相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對識別網(wǎng)絡(luò)進行再訓(xùn)練。

基于多姿態(tài)人臉模型的視頻中，人臉識別方法包括：獲取待檢測人臉的人臉圖像;計算所述人臉圖像的面部特征以及所述人臉圖像的人臉姿態(tài)角，并由所述人臉姿態(tài)角確定出所述人臉圖像所屬的姿態(tài)類別;將所述人臉圖像的面部特征與預(yù)設(shè)的人臉模型庫中每個人臉模型的各個姿態(tài)類別的人臉模型的面部特征對比，計算所述待檢測人臉與所述人臉模型庫中每個人臉模型的相似度;根據(jù)計算結(jié)果，從所述人臉模型庫中選出所述相似度最大的人臉模型所指示的身份信息為所述待檢測人臉的身份信息。

待檢測人臉圖像為多臉圖像，即上述待檢測人臉為多張姿態(tài)類別不同的人臉圖像。計算待檢測人臉與人臉模型庫中每個人臉模型的相似度，包括：將待檢測人臉的各個姿態(tài)類別的待測圖像分別與人臉模型庫中相同姿態(tài)類別的姿態(tài)模型的面部特征對比;計算待檢測人臉的各個姿態(tài)類別的待測圖像與人臉模型庫中同一人的相同姿態(tài)類別的姿態(tài)模型面部特征的第二相似度;確定第二相似度中最大的相似度值為人臉的相似度。此處，多臉圖像與人臉模型庫中各人臉模型比較，具體為各姿態(tài)類別的人臉圖像只與該人臉模型對應(yīng)姿態(tài)類別的姿態(tài)模型比較，確定相似度。例如，獲得待檢測人臉4個姿態(tài)類別的人臉圖像，分別為正面、左偏、右偏和下俯人臉圖像，則所述4個姿態(tài)類別的人臉圖像分別與上述人臉模型庫中第N個人臉模型的正面、左偏、右偏和下俯4個姿態(tài)類別的人臉模型對比，計算出待測人臉與人臉模型庫中第N個人臉模型的各姿態(tài)類別的第二相似度為sim（N1）、sim（N2）、sim（N3）、sim（N4）、sim（N5）。其中，sim（N4）的值為0。從sim（N1）、sim（N2）、sim（N3）和sim（N5）中，選出最大值作為待測人臉與人臉模型庫中第N個人臉模型的相似度。

5.2 一人一檔技術(shù)

利用人像系統(tǒng)將采集的動態(tài)數(shù)據(jù)進行聚類、歸檔，從而建立人像檔案，并將各個檔案打上標簽，與其他人員信息數(shù)據(jù)庫進行關(guān)聯(lián)，以達到實時掌握人員動態(tài)軌跡，即為“一人一檔”[17]。

一人一檔技術(shù)主要基于人臉數(shù)據(jù)進行分析，如圖4所示。該組圖片記錄了從某個時刻進入某縣的某個人，只要在不同時間被不同地點的攝像頭拍到，系統(tǒng)自動識別其身份，并逐人歸檔。該檔案同公安網(wǎng)的人員身份信息、出行信息、消費信息等多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，通過設(shè)置的分析模型，開展敏感群體行為分析、自動預(yù)警、人員管理、治安防控、案件偵破、服務(wù)百姓等實戰(zhàn)應(yīng)用。隨著技術(shù)的革新與升級，可以匯集更多的數(shù)據(jù)，例如人員的基礎(chǔ)信息（包含身份證住址）、人體特征、步態(tài)特征等，逐漸豐富檔案信息，確保數(shù)據(jù)的準確性與鮮活性。

由于利用現(xiàn)有的手段無法把每個人的歷史乘車的人像、影像記錄進行歸納和歸檔，本系統(tǒng)借助基于深度學(xué)習(xí)的人像識別技術(shù)和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，利用人工智能技術(shù)處理鐵路乘客大數(shù)據(jù)，開展鐵路人像數(shù)據(jù)的“一人一檔”建設(shè)。即將一個人的所有出行記錄自動識別、歸檔，形成一人一檔，生成此次乘車的完整影像記錄。通過日積月累形成一個人多次乘車的人像出行記錄。以此類推，進而形成所有行車人員的乘車檔案記錄。利用一人一檔生成的出行記錄，可以和乘客數(shù)據(jù)與涉恐人員、逃犯數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，實時預(yù)警比對;可以自動分析出重點人員;可以關(guān)注群體的出行態(tài)勢和規(guī)律，快速挖掘潛在的群體性事件，小團體的同行等信息，為處理突發(fā)事件、維護社會穩(wěn)定提供支撐，提升預(yù)警預(yù)測能力。

一人一檔技術(shù)是提高系統(tǒng)精度的關(guān)鍵技術(shù)之一。本系統(tǒng)采用模式識別中的聚類方法，結(jié)合人體特征ReID（人體特征再識別）技術(shù)建立一人一檔，通過收集大量人臉訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以改進底層人臉檢測和比對算法，同時還能大大提高人臉比對和檢索速度。

5.3 人像比對系統(tǒng)

人像比對系統(tǒng)集成了視頻人像抓拍算法、人臉檢測算法、人臉特征提取算法和人臉特征比對算法，開發(fā)的軟件界面與USB相機進行連接并取碼流分析。人像比對結(jié)果可明顯地提醒現(xiàn)場作業(yè)人員，并能結(jié)合聲光電進行綜合提醒。

人像比對系統(tǒng)與公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)、視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺、共享平臺等相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)之間的應(yīng)用關(guān)系示意圖，如圖5所示。最終，人像識別系統(tǒng)的攝像頭可以接入到視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺中，對人像識別攝像頭進行管理和監(jiān)控錄像存儲。

人像抓拍功能模塊可接入公安部人像識別系統(tǒng)（集成平臺），遵循圖5中的接口規(guī)范，系統(tǒng)計算、存儲能力能夠根據(jù)需要，進行彈性擴展。

人像采集功能模塊實現(xiàn)包含人像畫面的圖片、時間、地點等信息的采集，包括人像采集、人臉采集功能。人像提取功能模塊實現(xiàn)人像快照的提取，包括人員圖像提取和人臉圖像提取功能。人像分析功能模塊實現(xiàn)人臉屬性識別和人臉特征值分析，包括人員特征識別和人員特征值分析等功能。

人像應(yīng)用功能模塊實現(xiàn)人臉和人員屬性的檢索查詢、人臉圖片和人員圖片的以圖搜圖、人員軌跡分析、重點人員預(yù)警等應(yīng)用。

5.4 系統(tǒng)集成和聯(lián)調(diào)

根據(jù)現(xiàn)場實驗軟件系統(tǒng)基本成型，核心算法調(diào)整和優(yōu)化等工作完成后，進入系統(tǒng)集成和聯(lián)調(diào)階段。

人像采集通過數(shù)據(jù)采集接口接入圖片流。數(shù)據(jù)采集接口協(xié)議符合《公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)第4部分：接口協(xié)議要求》GA-T 1400.4—2017、《出入口控制人像識別系統(tǒng)技術(shù)要求》GA/T 1093—2013、《安防人像識別應(yīng)用系統(tǒng) 第2部分：人像圖像數(shù)據(jù)》GA/T 922.2—2011、《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術(shù)要求》GB/T 28181—2011。

系統(tǒng)包含視頻采集設(shè)備和實名驗證驗票系統(tǒng)、人像采集模塊、布控比對報警模塊、大數(shù)據(jù)分析模塊，形成一套完整高效的火車站“六合一”乘客實名制核驗應(yīng)用系統(tǒng)。

6 核驗系統(tǒng)性能分析

準被測試數(shù)據(jù)100萬人（其中含真實測試人員10人），將測試數(shù)據(jù)布控到“六合一”乘客實名制核驗應(yīng)用系統(tǒng)，系統(tǒng)連接火車站前端智能感知設(shè)備。智能感知設(shè)備符合《公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng) 第1部分：通用技術(shù)要求》GA-T 1400.1—2017有關(guān)在線視頻圖像信息采集設(shè)備的相關(guān)要求。測試結(jié)果顯示，系統(tǒng)可以完整刻畫人員出行軌跡，布控重點人員，及時有效地預(yù)測預(yù)警，給鐵路出行人員安全提供了有力的保障。

7 結(jié)論

當(dāng)前，鐵路因“人員高度密集、快速流動，環(huán)境復(fù)雜多變”等特點已成為暴恐襲擊的重要目標之一。本文設(shè)計的“六合一”乘客實名制核驗系統(tǒng)，利用人工智能技術(shù)采集旅客人體生物特征數(shù)據(jù)，借助人像識別技術(shù)和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，建立“一人一檔”的人像數(shù)據(jù)，由旅客從進站到乘車出站全流程的人員軌跡記錄建立預(yù)警模型，確保了鐵路行車安全。

參考文獻：

[1] 蘭立宏.鐵路反恐怖的研究現(xiàn)狀及對策建議[J].中國刑警學(xué)院學(xué)報，2017 （5）：37-41.

[2] 單杏花，張振利，徐彥，等.鐵路車票實名制的研究與展望[J].鐵路技術(shù)創(chuàng)新，2012（4）：81-83.

[3] 賈成強，劉婷婷，傅敏，等.鐵路實名制驗證檢票系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].鐵路技術(shù)創(chuàng)新，2012（4）：60-62.

[4] 高磊，張旭.人臉識別技術(shù)在公安檢查站身份核驗工作中的應(yīng)用[J].中國安全防范認證，2016（4）：35-37.

[5] 連珂，王毅，沈冬冬.基于人臉識別技術(shù)的公安檢查站快速通關(guān)系統(tǒng)設(shè)計[J].河北公安警察職業(yè)學(xué)院學(xué)報，2016，16（3）：32-34，38.

[6] 安然，王輝麟.人臉識別系統(tǒng)在鐵路車站安檢區(qū)域應(yīng)用的研究[J].鐵路計算機應(yīng)用，2012，21（9）：21-24，29.

[7] 王曉冬，戴建強，姜利，等.鐵路實名制驗證檢票方案研究[J].鐵路計算機應(yīng)用，2014，23（3）：27-29，36.

[8] 安國成，肖坦，陳樹駿.鐵路人臉檢測識別技術(shù)應(yīng)用探討[J].中國鐵路，2015（8）：91-92.

[9] 劉碩山.論人臉識別對鐵路客運的影響[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017（31）：41-42.

[10]蔡宏宇.實名制驗證快速閘機通道及其發(fā)展趨勢分析[J].鐵道通信信號，2018，54（2）：57-59.

[11]李政，化小剛，王永峰.基于人臉識別的刷臉檢（驗）票技術(shù)研究與實現(xiàn)[J].鐵路計算機應(yīng)用，2018，27（3）：28-31.

[12]賈成強，戴琳琳，徐海濤，等.基于人臉識別技術(shù)的鐵路實名制進站核驗系統(tǒng)研究及設(shè)計[J].鐵路計算機應(yīng)用，2018，27（7）：49-53，63.

[13]張景利，李國直.鐵路自助式實名制驗證驗票系統(tǒng)應(yīng)用[J].中國鐵路，2018（1）：60-64.

[14]汪輝.人臉識別技術(shù)在出入口系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展前景[J].中國安防，2019（4）：75-78.

[15]王佳.鐵路自助實名制核驗閘機主控模塊的設(shè)計[J].鐵道通信信號，2019，55（8）：57-60.

[16]張曉棟，馬小寧，李平，等.人工智能在我國鐵路的應(yīng)用與發(fā)展研究[J].中國鐵路，2019（11）：32-38.

[17]肖軼濤，張義泰.基于人像識別技術(shù)在“一人一檔”系統(tǒng)中的應(yīng)用與探索[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2019，37（3）：208-209.

（責(zé)任編輯：周曉南）

Research on Passenger Real Name Verification System of Six

Integrated into One in Railway Station Based on Artificial Intelligence

ZHANG Zhenqing1， DONG Yuliang2 ， DONG Keran3， LI Xiangwen*4

（1.Department of Criminal Science andTechnology， Railway Police College， Zhengzhou 450053， China;

2. Beijing Tuming Vision Technology Co.， Ltd.， Beijing 100071， China; 3.Wuxi Huatong Intelligent Transportation Technology Development

Co.， Ltd.， Wuxi 214151， China; 4. Engineering & Technical College，Chengdu University of Technology，Leshan 614000， China）

Abstract：

In order to solve the problems existing in the real-name security check system such as information collection， authentication methods and comparison transmission method， the “six-in-one” passenger real-name verification system including face， ID card， train ticket， platform， carriage and exits for railway station is developed. The artificial intelligence technology is used to collect human biometric data such as human face and fingerprints in ticket purchase， ticket verification， ticket checking and boarding to carry out work such as feature code extraction.With the help of portrait recognition technology and video structuring technology， the construction of “one person one file” of railway portrait data is carried out to generate a complete travel record of individual passenger rides， and the model is established to realize early warning. And then all passengers travel records are established to realize dynamic information collection， verification and investigation of suspects from the entrance of passengers to the exit， and to ensures the railway operation safety.

Key words：

artificial intelligence; railway; portrait recognition; real-name verification system