[发明专利]一种闸机系统通行逻辑设计方法

说明书

本发明公开了一种闸机系统通行逻辑设计方法，包括步骤：搭建一个闸机虚拟仿真系统，采集所述闸机虚拟仿真系统中所有已知通行逻辑中的16个信号数据，形成信号遮挡矩阵样本；通过双线性插值预处理将所述信号遮挡矩阵样本转化成一个相对应的16*16标准矩阵样本，将所述16*16标准矩阵样本整体视为一幅图像，16*16标准矩阵样本中每个矩阵元素与所述图像中的每一个像素点一一对应；通过全连接BP神经网络对所述16*16标准矩阵样本进行分类学习，形成新的判断闸机通行情况的神经网络闸机通行逻辑；本发明实施例通过全连接BP神经网络对通过闸机的行为系统进行学习分类，提供了一种可以更加快捷、判断率更有效的闸机通行逻辑，可有效节省通过闸机的时间。

技术领域

本发明涉及轨道交通检票系统领域，尤其涉及一种闸机系统通行逻辑设计方法。

背景技术

通行逻辑是轨道交通领域地铁闸机控制的核心。其技术难点在于在保证行人安全的情况下，如何准确快速地实现乘客及行李的正常通行，并合理阻挡多人通过闸机等非法通行情况，降低乘客的逃票率，提高闸机的工作效率。一般闸机通行逻辑的设计方法是通过关键点与事件识别相结合，首先将传感器的分布位置进行功能分区，根据经验寻找乘客遮挡传感器的规律。由于乘客通过闸机的过程具有波动性，且很多影响因素无法量化，具有明显的非线性特征，很难直接找出符合其通行过程的确切逻辑或函数。这种方法需要设计人员依据经验设计通行逻辑，人为因素影响较大，会出现闸机误判的情况，而且由于每个城市的传感器位置分布都会有所不同，通行逻辑可移植性也较差。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中存在的技术问题，提供一种闸机系统通行逻辑设计方法，具体技术方案如下：

一种闸机系统通行逻辑设计方法，包括步骤：

搭建一个闸机虚拟仿真系统，采集所述闸机虚拟仿真系统中所有已知通行逻辑中的16个信号数据，形成信号遮挡矩阵样本；

通过双线性插值预处理将所述信号遮挡矩阵样本转化成一个相对应的16*16标准矩阵样本；

将所述16*16标准矩阵样本整体视为一幅图像，所述16*16标准矩阵样本中每个矩阵元素与所述图像中的每一个像素点一一对应；

通过全连接BP神经网络对所述16*16标准矩阵样本进行分类学习，形成新的判断闸机通行情况的神经网络闸机通行逻辑。

本发明的进一步改进，在所述全连接BP神经网络对所述信号遮挡矩阵样本和16*16标准矩阵样本进行学习过程中，还包括自动进行有效特征的提取。

本发明的进一步改进，所述信号遮挡矩阵样本信号是由0和1组成的二值化像素矩阵，所述16*16标准矩阵样本是一个取值范围在[0,1]之间像素矩阵。

本发明的进一步改进，所述神经网络闸机通行逻辑包括合法通过闸机与非法通过闸机两种。

本发明的进一步改进，所述闸机虚拟仿真系统包括闸机系统、传感系统以及行为系统，所述传感系统为有限数量的传感器，所述传感器装设在所述闸机系统上，所述闸机虚拟仿真系统通过所述传感系统采集样本数据；

所述行为系统包括模拟通过所述闸机系统人物的身高、体重以及是否携带行李、乘客是否尾随以及尾随距离等行为情况。