融合異構(gòu)信息的長途客車乘客異動情況覺察技術(shù)研究.pdf

1、本文根據(jù)車載嵌入式計算機系統(tǒng)（簡稱車機）獲取到的信息研究長途客車乘客異動情況的檢測問題。
　　本文以車載音視頻系統(tǒng)為載體，提出了適用于嵌入式平臺的音視頻信息異常檢測算法，并融合其他一些車輛運行的異構(gòu)信息，來輔助提高對乘客異動情況覺察的敏感性。
　　本文的主要研究成果如下:
　　1.利用跨平臺計算機視覺庫OpenCV（Open Source Computer Vision Library，開源計算機視覺庫），通過JNI（

2、Java Native Interface，JAVA本地調(diào)用）技術(shù)實現(xiàn)了Android平臺下的長途客車車載乘客監(jiān)控圖像檢測。
　　2.在Android車機上實現(xiàn)了乘客運動檢測和圖像亮度異常檢測。
　　3，研究了WAV音頻格式，實現(xiàn)了其在Android平臺下的解析。成功在Android平臺下檢測出了音頻頻率和分貝值，根據(jù)對頻率和分貝值的分析結(jié)果，提出了適合于嵌入式平臺的單閾值音頻異常檢測算法，最終判別出是否出現(xiàn)車載音頻異常。<

3、br>　　4.針對車載異構(gòu)信息，提出了動態(tài)D-S（Dempster-Shafter，證據(jù)推理）融合算法:根據(jù)輔助信息處理融合的結(jié)果對車輛運行場景區(qū)別分類，不同場景下運用不同基本概率分配函數(shù)的D-S證據(jù)推理方法對音視頻檢測結(jié)果進行了異構(gòu)信息融合，最終實現(xiàn)了可靠的長途客車乘客異動覺察系統(tǒng)。
　　實驗證明，本文提出的動態(tài)多源異構(gòu)信息融合處理技術(shù)能夠更加有效可靠的對乘客進行異動覺察。從而幫助司機對乘客進行監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)異動后對司機進行預(yù)警，提