(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211125299.4 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 北京吉道尔科技有限公司 地址 100020 北京市朝阳区麦 子店西路3号 2至3层3-16内222 (72)发明人 于水娜　 (74)专利代理 机构 成都鱼爪智云知识产权代理 有限公司 513 08 专利代理师 甯树娇 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06Q 20/08(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06V 10/74(2022.01)G07B 15/02(2011.01) (54)发明名称 基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结 账方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于区块链的智慧交通 地铁乘客检测及结账方法和系统， 涉及数据检测 识别技术领域。 该方法包括： 进站时， 连续采集多 张乘客人脸图像； 筛选得到多张初始人脸图像； 确定待检测人脸图像； 确定目标匹配人脸图像； 确定该乘 客的身份信息； 将进站时的数据上链存 储； 出站时， 对乘客进行身份识别； 将出站时的数 据上链存储； 地铁结账系统提取并根据区块链中 对应乘客的相关数据计算交通出行金额， 并在对 应的乘客账户中进行对应金额的扣款， 完成结 账。 本发明利用多种方法相配合， 对乘客身份进 行快速精 准识别； 并结合区块链 技术对乘客核心 信息进行上链存储， 保证数据真实有效性， 为后 续精准结 账提供精准有效支撑 。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115205950 A 2022.10.18 CN 115205950 A 1.一种基于区块链的智慧 交通地铁乘客检测及结 账方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 当任意一个乘客在进地铁站时， 连续采集多张乘客人脸图像， 并记录该乘客的上车站 点和上车时间； 利用基于显著性区域的峰值信噪比检测方法对连续采集的多张乘客人脸图像进行检 测， 以筛选得到多张初始人脸图像； 利用多区域人脸匹配方法将多 张初始人脸图像和预置的人脸模板图像进行匹配， 生成 并根据匹配结果确定待检测人脸图像； 利用基于差异性空洞卷积核的平均相似度检测方法， 计算并根据待检测人脸图像和第 三方身份数据库中的人脸图像的相似度确定目标匹配人脸图像； 获取并根据目标匹配人脸图像对应的身份信息确定该乘客的身份信息； 将乘客的身份信息、 上 车站点和上 车时间上传至区块链中进行存 储； 当乘客在出地铁站时， 记录乘客的下车站点和下车时间， 并对乘客进行身份识别， 以得 到乘客的身份信息； 将乘客的身份信息、 下 车站点和下 车时间上传至区块链中进行存 储； 地铁结账系统提取并根据区块链中对应乘客的身份信息、 上车站点、 下车站点、 上车时 间和下车时间计算交通出行金额， 并在地铁结账系统中对应的乘客账户中进 行对应金额的 扣款， 完成结 账。 2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 还 包括以下步骤： 对待检测人脸图像进行图像超分辨 率重建， 以得到目标待检测人脸图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 所述利用基于显著 性区域的峰值信噪比检测方法对连续采集的多张乘客人脸图像 进行检测， 以筛 选得到多张初始人脸图像的方法包括以下步骤： 对连续采集的多 张乘客人脸图像分别进行显著性检测， 以得到对应的多 张显著性区域 人脸图像； 计算并根据各张显著性区域人脸图像的峰值信噪比筛 选得到多张初始人脸图像。 4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 所述根据各张显著 性区域人脸图像的峰值信噪比筛选得到多张初始人脸图像的方 法包括以下步骤： 判断各张显著性 区域人脸图像的峰值信噪比是否大于预置的信噪比阈值进行对比， 若 是， 则将对应的乘客人脸图像作为初始人脸图像； 若否， 则将对应的乘客人脸图像删除。 5.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 所述利用多区域人脸匹配方法将多张初始人脸图像和预置的人脸模板图像进 行匹 配， 生成并根据匹配结果确定待检测人脸图像的方法包括以下步骤： 将多张初始人脸图像和人脸模板图像分别进行多等分划分处理， 以得到对应的多个区 域的初始人脸区块图像和人脸模板区块图像； 分别将各个区域下的初始人脸 区块图像和人脸模板区块图像进行匹配， 生成并根据 各 个区域下的匹配结果确定待检测人脸图像。 6.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 所述利用基于差异性空洞卷积核的平均相似度检测方法， 计算并根据待检测人脸权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115205950 A 2图像和第三方身份数据库中的人脸图像的相似度确定目标匹配人脸图像的方法包括以下 步骤： 利用空洞率为n的卷积核对待检测人脸图像和第 三方身份数据库中某一特定人脸图像 进行处理， 得到并对过滤后的待检测人脸图像和特定人脸图像进行稀疏编码， 并利用欧氏 距离计算待检测人脸图像和特定人脸图像之间的相似度， 生成第一相似度结果； 其中， n为 大于等于1的自然数； 利用空洞率为n+1的卷积核对待检测人脸图像和第 三方身份数据库中某一特定人脸图 像进行处理， 得到并对过滤后的待检测人脸图像和特定人脸图像进行稀疏编码， 并利用欧 氏距离计算待检测人脸图像和特定人脸图像之间的相似度， 生成第二相似度结果； 利用空洞率为n+2的卷积核对待检测人脸图像和第 三方身份数据库中某一特定人脸图 像进行处理， 得到并对过滤后的待检测人脸图像和特定人脸图像进行稀疏编码， 并利用欧 氏距离计算待检测人脸图像和特定人脸图像之间的相似度， 生成第三相似度结果； 根据第一相似度结果、 第二相似度结果和第三相似度结果确定目标匹配人脸图像。 7.根据权利要求6所述的一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账方法， 其特 征在于， 所述根据第一相似度结果、 第二相似度结果和第三相似度结果确定目标匹配人脸 图像的方法包括以下步骤： 计算并将第 一相似度 结果、 第二相似度结果和第 三相似度 结果的平均值作为待检测人 脸图像和特定人脸图像之间的最终相似度结果； 根据最终相似度结果确定对应的特定人脸图像为目标匹配人脸图像。 8.一种基于区块链的智慧交通地铁乘客检测及结账系统， 其特征在于， 包括： 图像采集 模块、 初始筛选模块、 模板匹配模块、 相 似度计算模块、 身份确定模块、 进站信息上传模块、 出站识别模块以及通行 结账模块， 其中： 图像采集模块， 用于当任意一个乘客在进地铁站时， 连续采集多张乘客人脸图像， 并记 录该乘客的上 车站点和上 车时间； 初始筛选模块， 用于利用基于显著性 区域的峰值信噪比检测方法对连续采集的多张乘 客人脸图像进行检测， 以筛 选得到多张初始人脸图像； 模板匹配模块， 用于利用多区域人脸匹配方法将多 张初始人脸图像和预置的人脸模板 图像进行匹配， 生成并根据匹配结果确定待检测人脸图像； 相似度计算模块， 用于利用基于差异性空洞卷积核的平均相似度检测方法， 计算并根 据待检测人脸图像和第三方身份数据库中的人脸图像的相似度确定目标匹配人脸图像； 身份确定模块， 用于获取并根据目标匹配人脸图像对应的身份信 息确定该乘客的身份 信息； 进站信息上传模块， 用于将乘客的身份信息、 上车站点和上车时间上传至区块链中进 行存储； 出站识别模块， 用于当乘客在出地铁站时， 记录乘客的下车站点和下车时间， 并对乘客 进行身份识别， 以得到乘客的身份信息； 将乘客的身份信息、 下车站 点和下车时间上传至区 块链中进行存 储； 通行结账模块， 用于地铁结账系统提取并根据区块链中对应乘客的身份信息、 上车站 点、 下车站 点、 上车时间和下车时间计算交通出行金额， 并在地铁结账系统中对应的乘客账权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115205950 A 3