基于图像识别技术的地铁站智能闸机系统设计

自新冠疫情爆发以来，疫情已经给民生、经济、贸易和出行产生了巨大影响。目前，我国已经成功地战胜疫情，并恢复了公交、地铁等交通工具的正常使用。但为了更好地防范疫情、守护这来之不易的成果，国家对各种交通运输场所都制定了相关的防疫规定。如何在疫情防控期间做好常态化交通出行的同时，保障出行乘客的安全是当下至关重要的任务。

地铁是居民的重要出行工具，也是疫情防控的重点场所。对于地铁站这种客流量大的交通场所，如果仅靠人工对乘客进行测温、验码等工作不仅会耗费大量的人力，还可能发生漏检、误检等情况。因此人工检测的方式仍有一定的缺陷和不足，需要设计出一种高效智能的安全检测防疫系统。

1 系统总体结构

本文设计了一种可以自动测温、口罩识别、健康码核验、实时视频传输等多种功能的地铁站智能闸机系统。其主控设备为树莓派、硬件核心为STM32F103 单片机，系统通过HC-SR04 传感器与GY-906 传感器分别进行测距和测温，通过深度摄像头进行图像识别，将接收到的信息通过STM32F013 单片机发送给树莓派，树莓派经过分析和计算后判断乘客的信息是否异常后进行决策。系统总体结构图如图1 所示。

图1 系统总体结构图

2 系统结构设计

本文结合系统内各个传感器检测的精度，图像识别的最佳范围以及出入乘客的舒适度，设计了长1.3 m，宽0.3 m，高为1 m，通道宽度为0.55 m 的闸机系统。其系统立体结构如图2 所示。

图2 闸机立体结构图

2.1 系统接口设计

闸机系统包含显示屏、红外温度传感器等多个硬件设备，本文采用了CAN总线的接线方式连接系统的硬件设备。CAN 总线的接线方式不仅可以减少单片机I/O口的使用数量，简化通行逻辑控制板的设计，还可以优化闸机内部的线路布局，降低系统运行所出现的故障率。其中闸机CAN总线的节点及控制面板设计如图3 所示。

图3 CAN总线接线板设计

3 系统硬件设计

3.1 主控模块设计

防疫检测识别电路最为主要的是核心控制模块，电路采用STM32F103 单片机与树莓派4b 作为核心控制单元。STM32F103 单片机具有高频稳定的特点，拥有8 位CPU，在系统内部具有可编程Flash 且操作简单，可高效完成系统设计中的距离检测、温度检测；树莓派4b 是一种64 位可编程控制器，4 核CPU 且工作频率为1.5 GHz，不仅具有高效的运行速度，还可实现复杂多变的控制，从而轻松完成系统中复杂的图像处理任务。

3.2 红外测温电路设计

基于疫情防控的安全原则，本文采用非接触式的测温方式对出入地铁站内的乘客进行测温。系统红外测温电路采用GY-906 模块作为红外测温传感器。该模块可以通过光电探测器将聚集的红外能量转变为电信号，电信号经过放大器和信号处理电路，按照仪器内的算法和目标发射率校正后转变为被测目标的温度值，从而检测出进出地铁站乘客的温度值。其具体电路设计如图4所示。

图4 红外测温电路图

3.3 图像识别电路设计

为确保系统图像识别的精度，本文采用深度摄像头进行图像的采集。深度摄像头在完成对目标图像的分割、标记、识别、跟踪等传统功能的同时，还能快速地完成对目标的识别与跟踪任务。电路使用树莓派与深度摄像头进行连接，摄像头将采集到的图像通过USB 传输给树莓派，由树莓派进行一系列的分析和判断后完成图像的识别任务，其电路设计如图5 所示。

图5 图像识别设计电路图

4 系统软件设计

本文从口罩识别、健康码核验、实时视频传输3 个方面展开具体研究，将其设计成3 个不同的子系统进行工作，高效完成地铁站内复杂的检测任务。

4.1 口罩识别软件系统设计

乘客是否佩戴口罩不仅对乘客个人的安全防护具有重要的作用，对地铁站内的疫情防控也具有十分重要的战略意义。如何构建足够丰富的数据集样本、建立更为精确的口罩识别算法就变得尤为重要。

本项目口罩识别算法主要是通过统计学的方法进行实现，根据人体肤色的聚类特性提取出图像中的特定区域，通过Open CV 中的级联分类器进行分类和判断，确定出人的眼部区域，在人眼上下特定距离处选取特征点进行计算，并结合口罩人脸的数据集进行比对和分析，最终判断乘客是否佩戴口罩，其程序设计流程如图6 所示。

图6 口罩识别程序设计流程

4.2 健康码核验系统设计

在疫情防范的地铁交通中，健康码作为当前出行所必需的工具，不仅可以使工作人员掌握每一位乘客的健康信息和行程安全，还可以让整个地铁的交通安全得到保障。

在健康码核验系统中，首先需要完成健康码的识别工作。健康码属于QR二维码，根据其位置探测图形的模块宽度为1:1:3:1:1在任意情况下是不变的性质获取QR二维码符号的4个顶点，完成健康码的8位译码过程，在译码结束后还需对健康码进行颜色识别和实时信息的提取，对健康码异常的乘客及时进行登记和隔离，保障使出行乘客的安全。健康码核验程序流程如图7所示。

图7 健康码核验程序设计流程图

4.3 视频传输软件系统设计

为方便工作人员的监督和使用，确保地铁站内的安全，本文设计了实时视频传输和异常数据处理等功能。系统将树莓派和工作人员的电脑网络连接至同一局域网下，并以树莓派为发送端、电脑主机为接收端，通过UDP传输协议将发送端采集的动态视频流实时发送到接收端，使工作人员更好地了解地铁内的人流信息和系统的工作情况。实时视频传输程序流程如图8所示。

图8 实时视频传输程序流程图

5 实验与性能分析

本项目系统调试为软件方案测试，通过对红外测温、口罩识别、健康码核验以及实时视频传输等功能的测试和分析来验证系统的稳定性和可行性。

5.1 红外测温模块测试

测温模块通过HC-SR04 超声波传感器和GY-906红外传感器完成系统的测温功能，当超声波传感器检测到乘客出现在设定的距离范围内，红外传感器开始采集乘客的和红外辐射，并将采集到的信息通过单片机I/O口进行线性电压传输，单片机通过串口进行数据接收，经过内部的ADC 模数转换功能将接收到的电压值转换成乘客实际的温度值，红外测温结果如图9所示。

图9 红外测温结果图

5.2 口罩识别效果测试

针对地铁站内乘客口罩的佩戴情况，本项目使用树莓派调用Open CV库完成口罩识别功能。树莓派打开深度摄像头获取乘客面部图像，调用Open CV 库进行识别和计算，提取出人脸的特征区域，并结合人脸面部数据库中的图像进行分析和比对，最终确定出乘客是否佩戴口罩，口罩识别测试结果分别如图10和图11所示。

图10 未戴口罩时测试结果

图11 戴口罩时测试结果

5.3 健康码核验效果测试

与口罩识别过程类似，对于健康码检测过程，本项目仍采用Open CV 库结合图像数据集的方式进行健康码核验。团队成员选用了3 000 张各种不同姿势下的健康码作为数据集，并将其分成30 份，按每份数据7:2:1的比例分为训练集、测试集和验证集，通过人工标签的方式画出矩形框完成训练。经过团队成员多轮的测试后，发现该方法可以准确的测试出乘客门健康码正常和异常的情况，健康码绿码测试效果如图12 所示。

图12 健康码绿码检测效果

5.4 实时视频传输效果测试

本项目将树莓派与工作人员的电脑进行连接，根据互联网传输中的UDP 协议实现实时视频传输的功能。通过UDP 协议发送和接收测试结果如图13 和14 所示。

图13 发送测试图

图14 接收测试图

6 结束语

为确保疫情防控下地铁乘车的安全以及地铁的运行效率，实现地铁口的多项检测任务，本文设计了一种新型的地铁站智能门闸系统。该系统不仅将人工检测中的红外测温、口罩识别及健康码检测等分立的模块融合到1个系统中，还增加了语音提醒、系统报警及物联网等功能，将整个检测过程更为人工化和智能化。并且根据市场调查和需求分析，目前地铁站内并未有该类综合性门闸系统投入使用，有着较好的市场发展前景。随着日后技术的进一步发展和硬件的完善，此系统可能会被广泛推行使用。

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（本文来源于《电子产品世界》杂志2023年3月期）