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三要素身份核验
基于乘客姓名、身份证号和现场采集的人脸图像,与权威数据源进行比对并输出人脸比对得分,判断用户身份真实性,防止身份信息被顶替、冒用。
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账户体系
乘客人脸实名注册后,地铁app账户即会生成乘客账户id,在同一乘客账户id的基础上录入人脸信息,实现faceid与二维码id的关联统一。
业务流程
创建人脸库
通过信息采集、多模态活体认证、人脸实名认证,构建人脸信息库;将人脸识别平台部署在线网中心/车站服务器,不影响原自动售检票系统。
人脸比对
人脸识别pad捕捉乘客的脸部特征,通过上位机程序将人脸图像传送到人脸库进行信息匹配。
闸机放行
满足相似条件则发送扣费指令和放行通知,快速开闸,无需摘口罩,提高通行效率;如人脸比对失败,可通过一 卡通、扫码等通行。
清分结算
发送交易记录,结合acc清分系统、进出记录, 通过第三方软件进行扣费。
方案架构
针对轨道交通业务场景定制算法模型并持续迭代优化,提供人脸识别等多种标准化能力与丰富的上层应用
方案介绍
app端人脸实名注册
人脸识别pad轨交版
站点级(sc)节点比对
线网级(lc)中心比对
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硬件功能
-实时检测和跟踪人脸,在侧脸、半遮挡、模糊等情景下均能进行精准检测 -通过双目红外活体检测,有效防御3d打印、屏幕翻拍、手机视频、高仿面具、头套等非活体攻击
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功能定制化
-pad集中管理、监控、升级、参数同步 -为刷脸进出站场景提供针对性的人脸跟踪、选帧逻辑,避免误拍、漏拍,并提升刷脸速度 -具有定时开关机,定时上报日志、业务流水等功能 -可对接闸机配套工控机
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分布式部署方案
将人脸识别平台部署在车站服务器,对接中心平台,接入站点的人脸识别pad。
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适配城市类型
适用于特大城市、一线城市地铁,具备多条线网中心。
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集群部署方案
人脸识别平台部署在线网中心机房,接入全线网的人脸识别pad。
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适配城市类型
适用于二线、三线城市,仅具备一个线网中心。
方案优势
大库检索
采用百度自研aise gpu人脸检索引擎,可实现高性能的高纬向量检索,具有高检索速度、低内存消耗的强大优势,性能提升4-5倍。
灵活缩库
采用多维缩库方案,可基于人员属性、特征值聚类、出行频次、临时库,或蓝牙、lbs数据辅助分库捕捉蓝牙信息,以及运用基于地址的大数据预测,缩小底库范围。
高可用
平台采用微服务的架构,支持分布式存储架构,可通过增加服务器数量的方式进行服务及数据的弹性扩容。
支付级权威认证
人脸系统通过金融机构、公安部等权威机构的安全认证,确保信息安全。
客户案例
咨询服务
未登录
需要实名认证