轨道交通车站闸机智能识别研究

以南京地铁1号线为例,介绍其车站闸机传感器的分布位置。结合人体尺寸数据,采用事件及区域识别相结合的方法,分析了乘客的不同行为对传感器状态的影响。通过采用传感器设计、事件的处理及识别技术,以及与数据库的对比分析,使闸机系统能智能识别逃票尾随现象,减小了票务损失。通过在特定通道增加人脸识别功能,可实现有效分流,并提高闸机工作效率;通过ARIMA模型分析预测乘客高峰期,可合理配置资源。