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文檔簡介
1、公交車作為居民出行的主要公共交通工具,由于實(shí)時(shí)客流量信息的不足,導(dǎo)致經(jīng)常出現(xiàn)嚴(yán)重的空乘和擁堵現(xiàn)象。因此,迫切需要一種科學(xué)合理的公交站臺(tái)客流量采集手段,為公交車的實(shí)時(shí)規(guī)劃調(diào)度提供決策支持,這樣不僅可以充分有效地利用現(xiàn)有的公共交通資源,同時(shí)更能減少乘客候車的時(shí)間,進(jìn)而提高乘客的乘車滿意度。
目前,獲取公交站臺(tái)的實(shí)時(shí)客流量信息的方法,主要是通過安裝在公交站臺(tái)的攝像頭對站臺(tái)的候車人數(shù)進(jìn)行檢測統(tǒng)計(jì),因此本文針對公交站臺(tái)行人檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵
2、技術(shù)進(jìn)行研究,如何在提高行人檢測精度的同時(shí)保證檢測速度是研究的重點(diǎn)。
針對目前視頻行人檢測中存在的檢測精度和實(shí)時(shí)性無法同時(shí)保證的問題,本文首先采集大量公交站臺(tái)的視頻,用基于高斯混合模型的背景建模方法處理視頻序列,獲取大量二值圖片;然后裁剪這些圖片得到固定大小的正負(fù)樣本,并在此基礎(chǔ)上提取正負(fù)樣本圖片的HOG特征,通過支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)訓(xùn)練得到分類器;接著用基于高斯混合模型的背景建模
3、方法處理檢測場景的視頻序列,降低背景因素的干擾,減少負(fù)樣本的訓(xùn)練量,同時(shí)縮減感興趣區(qū)域,提高檢測速度,并匹配訓(xùn)練的分類器;進(jìn)而結(jié)合分類器,用固定大小的滑動(dòng)窗口對處理后的視頻序列進(jìn)行行人檢測;并在此基礎(chǔ)上提出了一種滑動(dòng)窗口距離優(yōu)化算法對HOG(Histogram of Oriented Gradient)行人檢測算法進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)存儲(chǔ)檢測結(jié)果;最后用基于頭部特征的行人檢測算法檢測存儲(chǔ)的結(jié)果,進(jìn)一步提高檢測精度,輸出最終檢測人數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,
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