轨道交通闸机控制系统：步态与人体识别的优化方案

"这篇论文探讨了轨道交通闸机控制系统中智能识别系统的优化，主要涉及步态识别和人体识别技术的结合应用。作者闵惠宇、赵峰和范恒提出了一种创新的设计，通过红外传感器取代传统的图像摄像头来收集通行信息，以此提高识别速度和准确性。系统由控制通信模块、通行规则推理机、规则库和知识获取模块组成，其中通行规则推理机为核心，能够根据乘客通行数据进行推理。传感器设置方案中，红外对射式传感器被用来快速、准确地识别乘客的步态和人体特征，分为S1和S2两组，分别用于步态识别和人体识别。实验结果显示，这种智能识别系统能有效地应用于轨道交通自动检票闸机，提升了识别效率和乘客通行速度。" 在当前的轨道交通自动检票闸机系统中，智能识别技术扮演着至关重要的角色，然而现有的系统往往存在识别率低、通行速度慢的问题。为解决这些问题，论文提出了一个结合步态识别和人体识别的新方法。步态识别是一种生物特征识别技术，通过分析人的行走模式来辨认个体身份，而人体识别则侧重于识别不同人体特征，如身高、体型等。在本文的系统设计中，红外传感器被用于取代图像摄像头，因为它们可以更快地响应运动物体，更适合捕捉乘客的动态通行信息。 智能识别系统由四个部分构成：控制通信模块负责与乘客对象进行通信交互；通行规则推理机是核心，它根据接收到的传感器数据，运用知识-规则库进行推理，得出乘客的通行状态并反馈给控制模块；规则库存储各种通行情况对应的规则；知识获取模块则允许系统更新或调整规则库，以适应不断变化的通行场景。 传感器布局方面，S1组传感器专门用于捕获乘客的步态特征，通过三个相同高度的传感器来分析下肢动作；S2组传感器则采用不同高度设置，以便进行更全面的人体识别。这样的设计有助于系统更精准地识别不同乘客，提高整体识别准确性和通行效率。 该系统经过实际验证，证明了在轨道交通自动检票闸机中的有效性，有助于缓解因识别问题导致的拥堵，提升公共交通的运营效率和服务质量。这一研究不仅在技术上有所突破，也为未来智能交通系统的发展提供了有价值的参考。