随着城市轨道交通的快速发展,自动售检票系统的作用变得越来越重要。闸机是城市轨道交通的自动售检票系统中的关键设备之一,它利用其内部的智能识别系统对乘客的行为进行识别,从而实现自动检票。因此,智能识别系统是轨道交通中闸机的“大脑”,是整个闸机设计和开发的核心,已成为城市轨道交通的研究热点。由于乘客通行情况相当复杂,闸机的智能识别系统如何快速、准确的识别出乘客面临着艰巨的挑战。本文使用图像处理和识别的方法对此进行了深入研究。闸机的模式识别系统是闸机的重要组成部分。为闸机的闸门提供控制信号以及各种报警信号。通过人体轮廓识别的方法,得到最优的摄像头布置方案和识别算法。最后,根据以上的实验结果,设计实用的闸机的模式识别系统。本文主要介绍了该智能识别系统以及图像处理与识别的过程。主要内容如下:首先对城市快速轨道交通中闸机进行概括性介绍,介绍了评价闸机智能识别系统的主要标准,并列举了现有闸机的诸多不足。然后简略介绍了图像技术及其相关领域,并且阐述了在本论文中需要使用的相关概念和图像处理与识别技术。主要说明了去除图像背景的方法以及图像二值化的方法及其具体步骤,并详细说明了图像检测的方法。最后对程序进行时间和空间上的性能分析,并给出程序运行效果。并且总结全文内容和展望。