[發明專利]一種閘機系統通行邏輯設計方法

在審

• 申請號: 201810052767.7
• 申請日: 2018-01-19
• 公開（公告）號: CN108595730A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 李宏勝;孔慧慧
• 申請（專利權）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

本發明公開了一種閘機系統通行邏輯設計方法，包括步驟：搭建一個閘機虛擬仿真系統，采集所述閘機虛擬仿真系統中所有已知通行邏輯中的16個信號數據，形成信號遮擋矩陣樣本；通過雙線性插值預處理將所述信號遮擋矩陣樣本轉化成一個相對應的16*16標準矩陣樣本，將所述16*16標準矩陣樣本整體視為一幅圖像，16*16標準矩陣樣本中每個矩陣元素與所述圖像中的每一個像素點一一對應；通過全連接BP神經網絡對所述16*16標準矩陣樣本進行分類學習，形成新的判斷閘機通行情況的神經網絡閘機通行邏輯；本發明實施例通過全連接BP神經網絡對通過閘機的行為系統進行學習分類，提供了一種可以更加快捷、判斷率更有效的閘機通行邏輯，可有效節省通過閘機的時間。

技術領域

本發明涉及軌道交通檢票系統領域，尤其涉及一種閘機系統通行邏輯設計方法。

背景技術

通行邏輯是軌道交通領域地鐵閘機控制的核心。其技術難點在于在保證行人安全的情況下，如何準確快速地實現乘客及行李的正常通行，并合理阻擋多人通過閘機等非法通行情況，降低乘客的逃票率，提高閘機的工作效率。一般閘機通行邏輯的設計方法是通過關鍵點與事件識別相結合，首先將傳感器的分布位置進行功能分區，根據經驗尋找乘客遮擋傳感器的規律。由于乘客通過閘機的過程具有波動性，且很多影響因素無法量化，具有明顯的非線性特征，很難直接找出符合其通行過程的確切邏輯或函數。這種方法需要設計人員依據經驗設計通行邏輯，人為因素影響較大，會出現閘機誤判的情況，而且由于每個城市的傳感器位置分布都會有所不同，通行邏輯可移植性也較差。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術中存在的技術問題，提供一種閘機系統通行邏輯設計方法，具體技術方案如下：

一種閘機系統通行邏輯設計方法，包括步驟：

搭建一個閘機虛擬仿真系統，采集所述閘機虛擬仿真系統中所有已知通行邏輯中的16個信號數據，形成信號遮擋矩陣樣本；

通過雙線性插值預處理將所述信號遮擋矩陣樣本轉化成一個相對應的16*16標準矩陣樣本；

將所述16*16標準矩陣樣本整體視為一幅圖像，所述16*16標準矩陣樣本中每個矩陣元素與所述圖像中的每一個像素點一一對應；

通過全連接BP神經網絡對所述16*16標準矩陣樣本進行分類學習，形成新的判斷閘機通行情況的神經網絡閘機通行邏輯。

本發明的進一步改進，在所述全連接BP神經網絡對所述信號遮擋矩陣樣本和16*16標準矩陣樣本進行學習過程中，還包括自動進行有效特征的提取。

本發明的進一步改進，所述信號遮擋矩陣樣本信號是由0和1組成的二值化像素矩陣，所述16*16標準矩陣樣本是一個取值范圍在[0,1]之間像素矩陣。

本發明的進一步改進，所述神經網絡閘機通行邏輯包括合法通過閘機與非法通過閘機兩種。

本發明的進一步改進，所述閘機虛擬仿真系統包括閘機系統、傳感系統以及行為系統，所述傳感系統為有限數量的傳感器，所述傳感器裝設在所述閘機系統上，所述閘機虛擬仿真系統通過所述傳感系統采集樣本數據；

所述行為系統包括模擬通過所述閘機系統人物的身高、體重以及是否攜帶行李、乘客是否尾隨以及尾隨距離等行為情況。