基于單目視覺的公交乘客流量檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會的迅速發(fā)展和城市人口的不斷增加,基于計算機(jī)視覺的視頻圖像處理技術(shù)的人流量統(tǒng)計系統(tǒng)給人們?nèi)粘Ｉ顜砹撕芏嗟姆奖?。系統(tǒng)中包含的行人檢測、目標(biāo)跟蹤以及流量統(tǒng)計技術(shù)在商場、車站、道路的出入口有著廣泛的應(yīng)用,尤其是在城市的智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用,該系統(tǒng)能夠代替工作人員完成日常的管理工作以及特殊事件的判別等。本文將此系統(tǒng)應(yīng)用到公交車的乘客流量檢測環(huán)境中,流量檢測系統(tǒng)的使用能夠根據(jù)實時的乘客流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分析結(jié)果,制定合理的營運計劃,在緩

2、解交通擁堵方便市民出行的同時也大大減少了相關(guān)工作人員的工作量。由于公交車環(huán)境較其他環(huán)境更為復(fù)雜,因此提出一種有效的方案去克服公交車復(fù)雜環(huán)境對乘客流量檢測的影響,可以將其更好的應(yīng)用于其他較為簡單的環(huán)境中。可以看出對該系統(tǒng)的研究有著明顯的社會和經(jīng)濟(jì)效益。
　　本文提出了一種基于計算機(jī)視覺的視頻圖像處理技術(shù)方案來解決復(fù)雜的公交車環(huán)境下的乘客流量檢測問題,通過大量的實驗表明,該方案能夠有效的檢測出上下車乘客的流量信息。本文首先對背景幀差法

3、、幀間差分法、光流法以及邊緣檢測法對運動目標(biāo)檢測進(jìn)行對比,最終通過實驗表明邊緣檢測法能夠更為有效的提取運動目標(biāo);在通過對大量圖像幀進(jìn)行研究后,最終利用Hough變換的圓檢測原理對乘客頭部進(jìn)行特征提取及識別,并采用灰度判決法和共圓置信度的方法同時排除偽目標(biāo)曲線,為目標(biāo)跟蹤奠定了良好的基礎(chǔ);最后采用基于Kalman預(yù)測的Mean-shift算法對乘客頭部進(jìn)行跟蹤,這種方法能夠解決公交車環(huán)境下的不可避免的遮擋問題,能夠有效的對乘客頭部進(jìn)行不間