浏览次数：48项目概况
成果简介：
智慧乘客服务平台是国内轨道交通行业首个集智慧安检、智慧票务、智慧测温系统为一体的综合服务平台，率先实现智慧安检、人脸过闸、测温防疫多场景综合应用落地。智慧安检系统利用图像分析、金属探测等技术，实现对乘客行李包裹违禁品的智能判别、随身金属物品的无感检测以及安检区周边环境的综合布控，进一步提升违禁品检出率、安检区安全防范水平及“非接触”安检体验。智慧票务系统依托人脸识别技术实现戴口罩人脸识别过闸，取代手机、票卡等传统车票介质，降低疫情交又感染风险，为乘客提供便捷的无感通行体验。智慧测温系统利用红外探测技术，非接触式探测乘客体温，提升测温精度与效率，切实提升轨道交通公共卫生防疫防控水平，有效保障疫情期间地铁运营“0”感染。智慧乘客服务平台开启了成都地铁安检、票务和防疫管理的智慧模式，全面提升了地铁运营全息感知、实时分析、科学决策和精准执行能力，打造了业务智能联动、资源智能适配的“智慧地铁”，保障了运营全局安全，提升了客运服务、公共安全防范和公共卫生防疫防控水平，为企业科学管理、城市敏捷治理提供了有力支撑，实现了企业与城市互促发展与双向赋能，发挥了示范引领作用。
主要创新点：
（1）全球首次提出基于低比特人脸识别模型量化训练方法并研究出了全球领先的超大规模底库戴口罩人脸识别算法模型。
低比特人脸识别模型量化训练方法在保证人脸识别精度的前提下，有效降低算法运行对存储和推理时间的开销，提升响应速度；采用了一种基于人脸特征类中心的技术，将人脸底库模型与人脸通行模型不断加权融合，通过融合可靠的通行抓拍特征和底库特征，逐渐将底库特征贴近抓拍特征，更易识别，提高召回率，降低误识别率，更适用于城市轨道交通超大规模线网刷脸场景，在疫情期间保证大规模人群在戴口罩刷脸时，依旧保持了高识别精度和低误识率，助力疫情防控时期的无感通行。
（2）全国首次提出了云边结合、智能缩库方案， 降低了超大规模线网智慧票务系统人脸比对耗时。
国内首次采用云边协同系统架构，中心系统应用基于云平台建设，站级采用边缘层实现底层生产数据采集及处理。中心、车站协同处理不同时效要求的业务，有效减少了处理时间和对中心资源的要求。创新性提出智能缩库的方案，采用预筛和常客方式，中心同步无标识化人脸特征值到车站进行本地比对，实现缩小人脸比对库和缩短人脸识别比对链路的目的；车站与中心网络链路故障时，车站比对服务可继续为乘客提供流畅的比对服务。通过智能缩库方案，有效降低了中心、车站人脸特征比对时间，可毫秒级返回比对结果，实现快速开闸。
（3）国内外首次提出基于客流预测及实时客流修正的安检集中判图模型。
创新引入客流预测数据，根据客流预测数据对集中判图进行预排班，同时利用大数据技术对实时数据进行分析，根据不同安检点的不同安检态势，对不同集中判图组的判图员进行组间调度，将判图任务不饱和判图组中的判图员调度到繁忙的判图组中参与判图工作，合理平衡安检判图业务量，实现线网资源的合理、高效和集约使用。
（4）国内外率先提出云边协同、边边协同框架。
将客流高峰期安检点待判图片智能分发至中心识图服务或就近空闲车站智能识图终端进行判图，解决高峰期大客流站点待判图片堆积问题，提升判图速度。提出一种极速自适应响应式切图方法，即切即传即判，极大缩短检测时间，提升准确度及资源利用效率。