基于多運(yùn)動目標(biāo)識別的自動乘客計數(shù)技術(shù)研究.pdf

1、發(fā)展智能公共交通系統(tǒng)是解決城市交通問題的有效途徑。自動乘客計數(shù)技術(shù)是智能公交系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),是自動收集乘客上下車時間和地點的最有效方法之一,對實現(xiàn)公交實時調(diào)度,優(yōu)化公交線路和進(jìn)行交通預(yù)測等有重要意義。由于我國公交上下車客流密度較大,目前國外廣泛使用的自動乘客檢測技術(shù)應(yīng)用于我國公交客流量統(tǒng)計精度不高,無法滿足客流信息采集的需求。本文在介紹客流信息采集技術(shù),深入分析現(xiàn)有自動乘客計數(shù)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,提出將數(shù)字信號處理技術(shù)與數(shù)字圖像處理

2、技術(shù)應(yīng)用于自動乘客計數(shù)技術(shù)中,由此建立基于多目標(biāo)識別的自動乘客計數(shù)系統(tǒng)的系統(tǒng)框架,闡述系統(tǒng)功能模塊以及系統(tǒng)實現(xiàn)的支撐技術(shù)。其中,數(shù)字信號處理技術(shù)與數(shù)字圖像處理技術(shù)是實現(xiàn)基于多目標(biāo)識別的自動乘客計數(shù)技術(shù)的前提與基礎(chǔ),多目標(biāo)檢測與跟蹤計數(shù)算法是技術(shù)實現(xiàn)與應(yīng)用的核心。針對乘客上下車圖像序列的特點,在研究和比較傳統(tǒng)的多目標(biāo)檢測與跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出和實現(xiàn)了適用于上下車乘客檢測與跟蹤計數(shù)的算法。在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面,給出了兩步運(yùn)動目標(biāo)檢測算法:首

3、先提出了一種基于塊平均灰度差值的自適應(yīng)運(yùn)動目標(biāo)存在檢測算法進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)存在檢測;其次利用有效的圖像濾波、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理方法進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)提取,并提出了一種簡單實用的運(yùn)動目標(biāo)分割方法——基于頭頂圖像灰度值統(tǒng)計的半閾值分割結(jié)合自適應(yīng)閾值分割的閾值分割算法,與其它經(jīng)典的圖像分割算法比較,具有計算簡單、分割速度快的特點。在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方面,設(shè)計的基于目標(biāo)特征匹配的跟蹤算法對質(zhì)心歐氏距離代價函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn);并利用目標(biāo)的運(yùn)動特性,預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動

4、位置,以縮小目標(biāo)搜索匹配的范圍;建立每個被跟蹤目標(biāo)的“目標(biāo)鏈”,進(jìn)而建立目標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,保證跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。本文對現(xiàn)場采集的乘客上下車圖像序列進(jìn)行了大量實驗,實驗結(jié)果表明:基于多目標(biāo)識別的自動乘客計數(shù)技術(shù)成功地實現(xiàn)了上下車乘客人數(shù)的自動統(tǒng)計,對上下車乘客人數(shù)的統(tǒng)計在90％以上的試驗中,檢測精度可達(dá)到90%以上。給出的多目標(biāo)識別算法與其它算法相比,對多乘客目標(biāo)進(jìn)行檢測與跟蹤計數(shù),在減少計算量、提高系統(tǒng)處理速度的同時,具有較高的精度。