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如今，軌道交通的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型日漸成為眾多城市競(jìng)相推進(jìn)的建設(shè)方向，基于此，英特爾聯(lián)合華銘、銳寶智聯(lián)和育脈共同打造融合掌靜脈特征識(shí)別技術(shù)的智能城市軌道交通自動(dòng)售檢票系統(tǒng)（Automatic Fare Collection System，AFC）方案，將掌靜脈特征識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于城軌交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)軌道交通自動(dòng)售檢票系統(tǒng)的技術(shù)革新，助力智慧交通建設(shè)。

英特爾網(wǎng)絡(luò)與邊緣事業(yè)部中國(guó)區(qū)行業(yè)銷售總監(jiān)謝青山表示：“面向未來(lái)的智能城市軌道交通系統(tǒng)，是智慧城市的重要組成部分，英特爾正在深化面向城市軌道交通的生態(tài)建設(shè)，銜接上下游生態(tài)參與者，構(gòu)建一體化智能城市軌道交通方案，推動(dòng)云計(jì)算、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的深入落地，幫助用戶提升交通效率、維護(hù)城市交通安全有序運(yùn)行，并催生更多創(chuàng)新應(yīng)用成果。”

作為城市交通體系的重要組成部分，城市軌道交通在提升通行效率、帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具備重要優(yōu)勢(shì)。其中，城軌站點(diǎn)是承擔(dān)乘客進(jìn)站、出站、換乘等功能的重要交通樞紐，為了管理乘客并規(guī)范乘客的出入，就需要引入 “自動(dòng)檢票機(jī)”這一重要設(shè)備。而伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、近場(chǎng)通信等技術(shù)的發(fā)展，城軌自動(dòng)檢票機(jī)正在集成更多數(shù)字化功能，以加速乘客出入檢票機(jī)的效率，并為更多乘客提供便利，這使AFC系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

華銘副總經(jīng)理付強(qiáng)表示：“如今，AFC系統(tǒng)在加速交通運(yùn)行效率、方便乘客等方面發(fā)揮著重要價(jià)值。而AFC系統(tǒng)的數(shù)智化變革則依賴于，掌靜脈特征識(shí)別等更多創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用，我們希望幫助用戶部署更加智能的AFC系統(tǒng)，使城軌交通運(yùn)行更高效、安全、可靠、環(huán)保，從而助力實(shí)現(xiàn)智慧通行。”

然而，AFC系統(tǒng)在發(fā)展過(guò)程中也面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，性能不足以支撐生物特征識(shí)別等新型數(shù)字化應(yīng)用負(fù)載、寬溫及震動(dòng)等因素影響設(shè)備穩(wěn)定性與可用性，以及設(shè)備成本壓力影響城軌運(yùn)營(yíng)收益等。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，專業(yè)從事自動(dòng)售檢票系統(tǒng)與終端設(shè)備研發(fā)工作的華銘推出了應(yīng)用掌靜脈特征識(shí)別技術(shù)的檢票機(jī)注冊(cè)、識(shí)別、驗(yàn)證一體化系統(tǒng)解決方案。該方案以育脈掌靜脈特征識(shí)別算法為核心，以基于英特爾^?架構(gòu)的銳寶智聯(lián)新一代高速、高可靠邊緣計(jì)算盒為載體，共同應(yīng)用于華銘智慧檢票機(jī)系統(tǒng)。這一解決方案能夠?qū)Τ丝褪终旗o脈特征進(jìn)行快速精準(zhǔn)檢索，實(shí)現(xiàn)用戶手掌快速識(shí)別并過(guò)閘通行，可有效緩解高峰期用戶擁擠問(wèn)題，同時(shí)避免二維碼等驗(yàn)證方式存在的不穩(wěn)定、盜刷等問(wèn)題。

目前，掌靜脈特征識(shí)別在 AFC 系統(tǒng)中有著廣泛應(yīng)用前景。與傳統(tǒng)驗(yàn)證方式相比，掌靜脈特征識(shí)別更加高效，可有效解決二維碼識(shí)別等技術(shù)可能存在的手機(jī)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定、低電量關(guān)機(jī)等問(wèn)題，同時(shí)還能夠防范二維碼盜刷等風(fēng)險(xiǎn)，提高用戶資金的安全性。育脈掌靜脈特征識(shí)別由靜脈特征提取、加密、壓縮和海量特征高速匹配兩部分組成。其中，靜脈特征提取、加密和壓縮部分在基于英特爾凌動(dòng)^? 處理器/英特爾^?酷睿?處理器的銳寶智聯(lián)邊緣計(jì)算盒上運(yùn)行。在特征提取的技術(shù)方案選擇上，育脈使用了基于深度學(xué)習(xí)模型的掌靜脈特征提取算法，并采用了 OpenVINO? 工具套件作為推理框架，以實(shí)現(xiàn)基于邊緣計(jì)算盒的推理部署。此外，育脈掌靜脈特征提取算法還使用英特爾^? oneAPI 工具包進(jìn)行優(yōu)化，以提升在基于英特爾^?架構(gòu)服務(wù)器上的運(yùn)行性能。與此同時(shí)，海量特征高速匹配部分則在基于第三代英特爾^?至強(qiáng)^?可擴(kuò)展處理器的邊緣服務(wù)器上運(yùn)行，這能夠更好地應(yīng)對(duì)海量特征匹配所帶來(lái)的性能壓力。

得益于軟硬件技術(shù)的融合創(chuàng)新，掌靜脈特征識(shí)別的效率、精度將進(jìn)一步提升。英特爾將繼續(xù)以出色的端到端技術(shù)、強(qiáng)大的底層算力及豐富的產(chǎn)品組合為基礎(chǔ)，與華銘、銳寶智聯(lián)和育脈一起，覆蓋終端、邊緣和云端各個(gè)環(huán)節(jié)，推動(dòng)中國(guó)乃至全球智慧交通領(lǐng)域的創(chuàng)新及應(yīng)用進(jìn)程。