電子發燒友網報道（文/周凱揚）隨著國家大力發展軌道交通基礎設施，落實交通強國2035的規劃，我們從近十年的運營里程數和運營車站數變化就可以看出，中國的軌道交通仍處于“一路狂奔”的狀態。而數字化、智能化，是我們在新型軌道交通上所見最多的目標，尤其是智能化轉型，已經成了多數城市在考慮或落地的新興建設方向，尤其是在支付方式上。

隨著各個城市的地鐵站站口飛速上升，所配備的工作人員和設備數量都是指數級增長的，為了減少人力成本、設備成本和維護成本帶來的各種壓力，所以我們需要更加智能的售檢票系統。目前在公共軌道交通上，主要的支付方式有二維碼、NFC、人臉等等，但隨著圖像識別和生物識別技術的發展，刷掌支付成了下一輪城軌交通應用上的技術革新。比如英特爾就聯合華銘、銳寶智聯和育脈，共同打造了融合掌靜脈特征識別技術的智能城市軌道交通自動售檢票系統（AFC）。

掌靜脈識別技術

與通常的掌紋識別技術不同，掌靜脈識別技術采用近紅外線照射手掌，靜脈中血紅素是失去氧氣的還原血紅素，會吸收760nm波長的近紅外線，因此靜脈部分的反射較小，從而生成靜脈圖像。由于靜脈成像是一種天然的活體特征，所以可以有效識別真偽，具備極高的安全性。

在AFC系統中，離用戶最近的自然就是閘機內的交控機了，作為軌交數字化核心算力平臺，在滿足性能需求的同時，交控機也需要達到工業軌交系統的安全規范和標準。以英特爾與合作伙伴打造的這一套智能城市軌道交通自動售檢票系統為例，閘機內集成了銳寶智聯打造的邊緣計算盒、華銘的閘機軟件和育脈的掌靜脈算法。其中，靜脈特征提取、加密和壓縮部分在基于英特爾凌動?處理器/英特爾?酷睿?處理器的銳寶智聯邊緣計算盒上運行。

掌靜脈識別閘機 / 英特爾

育脈表示其掌紋掌靜脈識別算法已經經過了公安部的檢測，也在精度上做到了較高的水平，比如本人拒真率達到了0.001%，他人誤碼率則低至0.000001%，而這也離不開英特爾提供的軟硬件支撐。在特征提取的技術方案選擇上，育脈使用了基于深度學習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，以實現基于邊緣計算盒的推理部署。基于這一方案，育脈的單次識別速度可以降低至100ms-200ms。

除了閘機邊緣端的硬件支持外，也少不了英特爾至強邊緣服務器的算力支持。雖然邊緣側已經完成了大量的處理工作，但對于任何識別支付應用來說，都需要經得起大通量的考驗，尤其是城市軌道交通這類并發需求。面對海量掌靜脈特征的存儲和高速匹配，英特爾至強處理器結合OneAPI提供了完美的解決方案。

掌靜脈識別主要解決的痛點

為何選擇掌靜脈識別，而不是繼續沿用二維碼、NFC等傳統支付識別方式呢？自然是因為掌靜脈識別解決了目前智能交通售檢票場景中的部分痛點。首先就是安全性，掌靜脈作為每個人獨特的生物活體特征，不易被偽造，且在端到端的高安全算法加密下，用戶的信息和資產安全都得到了保障。

此外，掌靜脈圖像作為內在特征，不會受到外接因素的干擾，比如溫度、皮膚破損等等。從本人拒真率、他人誤碼率等指標上來看，都要優于傳統的手指靜脈、虹膜、人臉和指紋識別。而且掌靜脈識別作為主動式識別，解決了被動式識別可能會造成的誤刷等問題，加上其非接觸式識別的特性，也更加衛生。

而掌靜脈識別最大的一個優勢，就在于使用便捷。與二維碼、刷卡等需要手機、智能IC卡等物理介質的識別方式不同，即便用戶沒有攜帶這些支付介質，也不影響支付的過程。而且無需介質的支付方式，對于老齡人來說也更加友好。

針對掌靜脈識別的交互，華銘智能已經和英特爾與育脈科技在進行下一代的嘗試，比如利用提示燈光來提醒乘客調整手掌位置，方便閘機更精準地捕捉和識別掌靜脈圖像。

寫在最后

對于市面上現有的各種識別技術而言，如何做到安全、便利是第一要義，之后才需要考慮成本和部署的問題。掌靜脈識別作為一種高效安全的身份驗證方式，在進一步的標準化和規范化下，無疑會為我國的智能交通建設提供助力。除了在軌道交通領域，相信掌靜脈識別也會慢慢覆蓋到金融領域、企業管理和醫療領域等，為這些領域提供更加可靠的身份驗證方案。