[发明专利]一种轨道交通车厢内实时人数统计方法和装置

权利要求书

1.一种轨道交通车厢内实时人数统计方法，其特征在于，包括：

S1、从列车的所有车厢内的每一个摄像头拍摄的实时监控视频抽取图像帧数据，将所述图像帧数据进行预处理；

S2、将经过预处理的图像帧数据载入已训练完成的人数检测模型中，得到当前时刻每一个所述摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数；

S3、将所述当前时刻列车所有车厢内的每一个摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数利用最小二乘法公式进行拟合，得到当前时刻列车的总预测人数；

所述步骤S3具体步骤包括：

将所述当前时刻列车所有车厢内的每一个摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数写入矩阵X中，其中，为第m号车厢内第n个摄像头所拍摄车厢区域的预测人数；

获取预先计算得到的最优参数β，其中，β_m为第m号车厢对应的最优参数；

将所述β和矩阵X代入最小二乘法公式得到列车内每个车厢的预测人数y_m；

将所述列车每个车厢的预测人数y_m累加，得到列车的总预测人数y

。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经过预先计算得到的最优参数β的具体步骤包括：

将历史时刻列车的每节车厢的人数进行人工统计，得到历史时刻列车每节车厢的人工统计人数y′，其中，y′_m是第m号车厢的人工统计人数；

获取在所述历史时刻时列车的所有车厢内的每一个摄像头采集的监控视频，从所述监控视频中抽取图像帧数据；

将所述图像帧数据载入已训练完成的人数检测模型中，得到历史时刻列车所有车厢的每一个摄像头所拍摄的车厢区域的预测人数；

将所述历史时刻列车所有车厢内每一个摄像头所拍摄车厢区域的预测人数写入矩阵X′，其中，是第m号车厢内第n个摄像头所述拍摄车厢区域的预测人数；

将所述X′和y′代入目标公式β＝(X′^TX′)^-1X′^Ty′，求得

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步骤S1之前，还包括，

采集列车内任一节车厢内的历史监控视频；

将所述历史监控视频进行分帧处理得到图像帧数据；

将所述图像帧数据分别分入训练集、验证集和测试集；

将所述训练集中的图像帧数据输入卷积神经网络进行训练，得到权重参数模型；

使用验证集中的图像帧数据对所述权重参数模型进行验证，得到最优权重参数模型；

使用测试集中的图像帧数据对所述最优权重参数模型进行测试，得到测试结果，根据所述测试结果对所述最优权重参数模型进行修正，得到所述人数检测模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集中的图像帧数据输入卷积神经网络进行训练，具体步骤如下：

将所述训练集中的图像帧数据的格式转换为JPG图像格式；

将格式转换后的图像帧数据进行人工标注人头位置，利用高斯函数对所述图像帧数据中人工标注的人头位置进行滤波处理，得到人工标定图像的密度图；

将所述人工标定图像的密度图输入所述卷积神经网络，得到所述权重参数模型。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的一种轨道交通车厢内实时人数统计方法。