现如今，随着科技的发展，人脸识别也被应用到轨道交通上，乘客买票，过闸机等都可以通过刷脸完成，那人脸识别系统是如何应用在地铁上的，应用流程又有哪些？下面华一智能带你一起来了解一下！

1、人脸识别与售检票后台系统结合

建立人脸识别云平台和各层级人脸特征库，并与售检票后台系统进行集成，具体如下：

（1）搭建实名信用账户体系，实现人脸识别乘客的实名账户信息管理，包括账户新立、账户黑名单、会员积分、账户注销等。

（2）搭建线网级、车站级的人脸特征库，实现人脸特征库信息的增、删、改、查及日常维护等。

（3）搭建高速网络通道，实现与车站终端设备实时在线通信交互。

（4）搭建与外部支付渠道接口，接收并处理车站终端设备上传的人脸识别交易文件，实现人脸识别交易的清分、对账、结算功能，并生成相应报表。

2、人脸识别系统与车站终端设备结合

（1）在检票机、售票机内嵌人脸识别模块。通过外置摄像头设备采集和检测乘客人脸图像，与后台人脸特征库进行比对；车站终端设备根据反馈结果完成后续操作，并在乘客显示屏上显示乘客人脸图像、账户ID等信息。

同时，车站终端设备还实现人脸识别交易数据处理、串口报文解析以及与人脸识别后台服务实时通信等。

（2）新增智能客服终端，实现乘客会员申请、人脸图像采集、人脸照片更新、刷脸进出站交易记录查询、刷脸进出站异常交易处理等功能，作为地铁App的线下自助服务设备。

3、技术难点解决措施

乘客使用人脸识别支付乘坐地铁前，需要通过地铁App或智能客服终端完成人脸图像上传和实名注册，此阶段需对图像清晰度、图像亮度、面部表情、姿态等提出一定要求。

此过程涉及技术难点及解决措施如下：

（1）人脸识别的信息安全性问题。人脸识别支付系统保留乘客的实名账户、人脸图像等涉及乘客隐私的关键信息，因此需要建立完善的安全防护机制和管控措施，保证乘客隐私安全。

在全线网大规模推广人脸识别支付前，建议提高人脸识别的信息安全等级，符合金融级安全标准；同时，根据人脸识别行业相关安全法规，制定适合轨道交通行业的管理制度。

（2）识别精度问题。在轨道交通车站现场环境下，人脸识别成功率难免会受到站内灯光照明、乘客姿态表情、网络通讯速度以及人脸面部遮挡等因素的影响。因此需要根据现场实际环境，测试、调整人脸识别模块的功能参数；增设移动网络信息点，确保人脸识别通讯顺畅；同时利用人工智能自学习能力，通过大量实验数据不断更新完善人脸识别算法，提高识别精度。

在人脸识别上线初期，建议通过特定人员（如工作人员、单线通勤乘客）使用的方式来逐步检验和校正算法，并加强现场乘客使用引导，让乘客养成正确的使用习惯。待识别效果达到预期后，再向全线网推广。

以上是山东人脸识别系统在地铁上的应用流程和技术难点解决措施，希望本篇文章能帮助到你，如果你想了解更多的相关知识，可以关注我们的网站，欢迎随时和我们联系。