传统类型的单道门闸机由于安全性和可靠性得不到保证,将逐渐被更加智能、准确、高效的自助验票方式所取代。本文研究、设计与实现了一种具有防尾随功能的通道闸机控制系统,主要完成了闸机硬件系统和软件系统的整体设计,对行人自助通关的放行控制流程进行了详细设计,重点开展了基于测量光幕的尾随识别技术研究。首先,提出了一种基于测量光幕的通关行人感知方法,建立了基于测量光幕的行人通关数据分析模型,实现对数据的特征提取;提出了一种基于GA-MSPNN神经网络模型的尾随通关事件静态识别方法,采用遗传算法对隐含层径向基函数的平滑参数进行寻优,提高尾随事件识别的准确率;提出了一种基于步态模型的尾随通关事件动态识别方法,设计了一种基于运动物体动力学模型的卡尔曼滤波器对通关目标进行跟踪,通过分析通关目标是否具有行人行走过程中的步态特征,判断是否有尾随事件的发生。其次,通过对不同类型的闸机的优缺点进行对比分析,设计了一种具有防尾随功能的双道门结构的闸机;运用人体工程学的原理和方法,确定行人在通道内活动所需的空间范围,以及通道的形体、尺度和使用范围,完成了通道闸机系统的机械结构、硬件布局与外观设计,提出了闸机系统设计需要达到的性能指标、工作模式和通行识别能力方面的要求。再次,根据通道闸机系统的功能需求,对防尾随通道闸机的硬件系统进行了总体设计,详细地介绍了电机驱动控制系统的设计方法以及摆闸门的运动控制方法;对通道闸机的软件系统进行了总体架构设计,设计了一种新型的自助通关业务服务流程,完成了上位机软件整体设计以及行人放行控制流程设计,实现系统的通道放行控制、身份认证、闸门放行控制、通行识别的判断和处理以及超时响应等功能。最后,展示了所设计的防尾随通道闸机系统;通过在实验样机平台上布置测量光幕,对常见的几种通行情况采用静态和动态两种尾随识别算法进行试验验证,实验结果表明,基于行人步态模型的尾随识别算法准确率更高,与行人通关流程相结合,能够有效的防止尾随事件的发生。