简介：摘要：随着人脸识别技术的不断成熟，该技术在城市轨道交通行业的应用场景日益显著。人脸识别过闸服务如果严重依赖云平台服务，一旦出现网络通信故障就会导致系统失去可用性。本文设计支持网络降级使用的人脸识别计算架构，使得端侧在失去网络连接后依然能够提供人脸识别过闸服务。针对车站服务器的离线人脸识别模式，对基于乘客通行大数据的人脸库迁移策略进行了研究，根据终端离线人脸识别模式的特点，提出了终端阵列协同分库计算的现场人脸识别模式。实验结果表明，本文设计的计算架构能够提高系统的稳定性和终端离线识别模式下的端侧计算规模和计算能力。
支持网络降级使用的人脸识别迁移计算模式
