人工智能行人识别接入景区门禁系统加速探究

导语： 随着人工智能技术在各个领域飞速发展，智能化已成为现代社会的代名词。针对当前景区内行人检票压力大、排队等候时间长的问题，设计并实现了人工智能行人识别系统对接景区票务系统的架构模型，极大提升了通行效率。本文主要探究了人工智能行人识别对接景区票务系统时，请求数据库的时长优化方法，分享了将一天的数据库查询结果保存至临时内存的优化策略，从而降低请求数据库的次数，提升整个系统的性能。

一、景区门禁系统现状及面临的挑战

景区门禁系统作为景区游客管理的重要组成部分，在节假日期间经常出现排队等候时间长、通行效率低下等问题。这些问题主要有以下两个方面：

• 1、检票人员手检效率低。 传统检票模式下，检票人员需要逐一检查游客门票，并进行人工核对，这极大地降低了检票效率，尤其是针对人流量大的景区，更是面临着巨大的检票压力。
  

• 2、票务系统响应速度慢。 在传统检票模式下，每次检票都需要查询游客信息，核实检票权限等，这通常需要查询景区票务系统，但由于景区票务系统通常存储着大量数据，因此查询速度较为缓慢，进一步降低了检票效率。
  

二、人工智能行人识别对接景区票务系统架构模型

为了解决检票效率低、响应速度慢等问题，本文设计并实现了人工智能行人识别系统对接景区票务系统的架构模型，以实现自动检票、提升通行效率的目的。该模型主要包括以下三个部分：

• 1、人工智能行人识别系统。 该系统负责对景区出入口的游客进行人脸识别，并识别出游客的身份信息，包括姓名、身份证号等。
  

• 2、景区票务系统。 该系统负责管理游客信息、票务信息等数据，并对人工智能行人识别系统的识别结果进行验证，以确定游客是否具有检票权限。
  

• 3、通信网络。 该系统负责连接人工智能行人识别系统与景区票务系统，并实现数据交换。
  

三、优化人工智能行人识别对接景区票务系统请求数据库时长的方法

在上述架构模型中，人工智能行人识别系统需要频繁查询景区票务系统，以获取游客信息，并验证游客是否具有检票权限。在人流量大的景区，这将导致对景区票务系统的大量查询请求，从而可能降低检票效率。为了优化人工智能行人识别系统请求数据库的时长，本文提出了以下方法：

• 1、利用内存缓存。 将一天的景区票务系统数据查询结果保存在临时内存中，这样，在随后的检票过程中，就不需要再次查询景区票务系统，只需从内存中读取数据即可，这极大地减少了对景区票务系统的查询请求，提升了整个系统的性能。
  

• 2、优化景区票务系统数据库结构。 对景区票务系统数据库进行优化，可以提升查询速度。例如，可以为频繁查询的字段建立索引，还可以适当增加内存，优化数据库的配置等。
  

• 3、采用分布式数据库。 当景区票务系统数据量过大时，可以采用分布式数据库，将数据分布到多个服务器上，并通过负载均衡器进行管理，这样可以减轻单个服务器的查询压力，从而提升整个系统的性能。
  

四、总结与展望

本文设计并实现了人工智能行人识别系统对接景区票务系统的架构模型，极大地提升了景区门禁系统的通行效率。针对人工智能行人识别系统需要频繁查询景区票务系统可能导致的性能问题，本文提出了利用内存缓存、优化景区票务系统数据库结构、采用分布式数据库等优化方法，有效提升了整个系统的性能。未来，随着人工智能技术与景区门禁系统进一步融合，可以探索更多优化方法，以实现更优的检票效率和更便捷的游客体验。