基于历史通行记录的公共交通通行法、装置、设备及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于历史通行记录的公共交通通行法、装置、设备及系统，其中，所述基于历史通行记录的公共交通通行法包括：步骤S1，获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；步骤S2，比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在该公共交通系统中进行注册人员的图像，步骤S3，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。根据本发明专利技术的基于历史通行记录的公共交通通行法，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行，在相似度判断的基础上，还结合本次通行记录与历史通行记录信息进行判断，可以提高经常乘坐公共交通工具出行、具有稳定出行规律的乘客的出行体验。

Public traffic laws, devices, equipment and systems based on historical traffic records

【技术实现步骤摘要】
基于历史通行记录的公共交通通行法、装置、设备及系统
本专利技术公共交通领域，具体涉及一种基于历史通行记录的公共交通通行法、装置、设备及系统。
技术介绍
现有的支付系统(例如刷脸支付、指纹支付等)中，绝大部分仍然仅以本次图像和注册图像作为识别的唯一依据，如果本次图像质量不佳、或已注册人员的样貌发生一定变化，就有可能对识别性能带来影响，从而影响用户的出行体验。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种基于历史通行记录的公共交通通行法、装置、设备及系统，以解决如何提高用户的出行体验的问题。为解决上述技术问题，一方面，提供一种基于历史通行记录的公共交通通行法，包括：步骤S1，获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；步骤S2，比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在公共交通系统中进行注册的人员的图像；步骤S3，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。进一步地，比较所述本次图像与注册图像的相似度具体包括：步骤S21，对于所述本次图像进行特征提取，得到本次特征向量；步骤S22，比较所述本次特征向量与所述注册图像对应的注册特征向量的相似度。进一步地，所述本次图像与注册图像均为人脸图像，所述相似度为人脸相似度。进一步地，所述本次特征向量和注册特征向量分别通过人脸检测模型和人脸识别模型分别提取，且通过计算所述本次特征向量和注册特征向量的余弦距离或欧氏距离确定所述相似度。进一步地，使用MTCNN模型作为所述人脸检测模型分别对于所述本次图像和注册图像进行人脸检测和关键点定位，此后使用FaceNet模型作为所述人脸识别模型以分别提取所述本次特征向量和注册特征向量。进一步地，所述历史通行记录信息为与所述待通行人员的人脸相似度满足预定条件的注册人员的历史通行记录信息，所述本次通行记录信息与所述历史通行记录信息分别包括日期、时间、星期、站点、进/出信息中的一种或多种。进一步地，所述步骤S3中，当所述相似度最高值为预定阈值以上时对该待通行人员放行，当所述相似度小于所述预定阈值时，基于所述相似度、本次通行记录信息以及所述历史通行记录信息确定是否放行。进一步地，基于所述相似度、本次通行记录信息以及所述历史通行记录信息，通过放行确认模型确定是否放行，所述放行确认模型为如下函数：p＝POST([s1，…sn],th，M，SET{H1})，其中，[s1，…sn]为与所述待通行人员的人脸图像相似度最高的n张注册图像的人脸相似度，th为预期阈值分数，M为本次通行记录信息，SET{H1}为与所述待通行人员的人脸相似度满足预定条件的注册人员的历史通行记录信息的集合。进一步地，所述SET{H1}为距离本次通行预定时间范围内的历史通行记录信息的集合。进一步地，所述放行确认模型以注册人员正确放行的历史通行人员的人脸图像为正样本，以未注册用户的人脸图像为负样本进行训练得到，并通过损失函数对于训练模型进行评定。进一步地，所述训练的方法为：将所述正样本和负样本转换成样本特征向量；将所述样本特征向量转换为二维向量，分别表示放行与不放行的原始分数；将所述原始分数通过softmax(函数)转换为经过归一化的最终分数。进一步地，所述损失函数为如下式所示的交叉熵函数：L＝-[y*log(P)+(1-y)*log(1-P)]其中，y为所述正样本与负样本标注的真实值，放行时为1，不放行时为0，P为将所述正样本与负样本输入至所述放行确认模型后得到的预测值。第二方面，本专利技术提供一种基于历史通行记录的公共交通通行装置，包括：获取模块，用于获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；比较模块，用于比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在该公共交通系统中进行注册人员的图像，确定模块，用于基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。进一步地所述比较模块包括：特征提取模块，所述特征提取模块用于对于所述本次图像进行特征提取，得到本次特征向量；相似度确认模块，所述相似度确认模块用于比较所述本次特征向量与所述注册图像对应的注册特征向量的相似度。进一步地，所述特征提取模块包括：人脸检测模型，用于分别对于所述本次图像和注册图像进行人脸检测和关键点定位；人脸识别模型，用于分别提取所述本次特征向量和注册特征向量。进一步地，所述确定模块包括放行确认模型，用于确定是否放行，所述放行确认模型为如下函数：p＝POST([s1，…sn],th，M，SET{H1})，其中，[s1，…sn]为与所述待通行人员的人脸图像相似度最高的n张注册图像的人脸相似度，th为预期阈值分数，M为本次通行记录信息，SET{H1}为与所述待通行人员的人脸相似度满足预定条件的注册人员的历史通行记录信息的集合。第三方面，本专利技术提供一种基于历史通行记录的公共交通设备，包括根据上述任一所述的基于历史通行记录的公共交通通行装置。第四方面，本专利技术提供一种基于历史通行记录的公共交通通行系统，包括：注册设备，用于用户进行信息的注册和注册图像的录入；闸机，用于获取待通行人员的本次图像以及本次通行记录信息；服务器，所述服务器分别与所述注册设备以及所述闸机网络连接，所述服务器包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器，其中存储了计算机可读代码，所述计算机可读代码当由所述一个或多个处理器运行时，使得所述处理器执行如下步骤：步骤S1，获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；步骤S2，比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在公共交通系统中进行注册的人员的图像；步骤S3，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。进一步地，比较所述本次图像与注册图像的相似度具体包括：步骤S21，对于所述本次图像进行特征提取，得到本次特征向量；步骤S22，比较所述本次特征向量与所述注册图像对应的注册特征向量的相似度。进一步地，所述本次图像与注册图像均为人脸图像，所述相似度为人脸相似度。进一步地，所述本次特征向量和注册特征向量分别通过人脸检测模型和人脸识别模型分别提取，且通过计算所述本次特征向量和注册特征向量的余弦距离或欧氏距离确定所述相似度。进一步地，使用MTCNN模型作为所述人脸检测模型分别对于所述本次图像和注册图像进行人脸检测和关键点定位，此后使用FaceNet模型作为所述人脸识别模型以分别提取所述本次特征向量和注册特征向量。进一步地，所述历史通行记录信息为与所述待通行人员的人脸相似度满足预定条件的注册人员的历史通行记录信息，所述本次通行记录信息与所述历史通行记录信息分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，包括：/n步骤S1，获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；/n步骤S2，比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在公共交通系统中进行注册的人员的图像；/n步骤S3，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，包括：
步骤S1，获取待通行人员的本次图像，同时获取本次通行记录信息；
步骤S2，比较所述本次图像与注册图像的相似度，所述注册图像为在公共交通系统中进行注册的人员的图像；
步骤S3，基于所述相似度、所述本次通行记录信息、以及历史通行记录信息确定是否放行。


2.根据权利要求1所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，比较所述本次图像与注册图像的相似度具体包括：
步骤S21，对于所述本次图像进行特征提取，得到本次特征向量；
步骤S22，比较所述本次特征向量与所述注册图像对应的注册特征向量的相似度。


3.根据权利要求2所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，所述本次图像与注册图像均为人脸图像，所述相似度为人脸相似度。


4.根据权利要求3所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，所述本次特征向量和注册特征向量分别通过人脸检测模型和人脸识别模型分别提取，且通过计算所述本次特征向量和注册特征向量的余弦距离或欧氏距离确定所述相似度。


5.根据权利要求3或4所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，所述历史通行记录信息为与所述待通行人员的人脸相似度满足预定条件的注册人员的历史通行记录信息，所述本次通行记录信息与所述历史通行记录信息分别包括日期、时间、星期、站点、进/出信息中的一种或多种。


6.根据权利要求5所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其特征在于，所述步骤S3中，
当所述相似度最高值为预定阈值以上时对该待通行人员放行，
当所述相似度小于所述预定阈值时，基于所述相似度、本次通行记录信息以及所述历史通行记录信息确定是否放行。


7.根据权利要求6所述的基于历史通行记录的公共交通通行法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：高原，林峰，蒋鹏，康燕斌，张志齐，
申请(专利权)人：上海依图网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31