[发明专利]一种基于YOLOv3人脸检测的地铁站台引导排队系统

说明书

本发明涉及一种基于YOLOv3人脸检测的地铁站台引导排队系统，包括人脸检测子系统，获取地铁各个站台候车区域的乘客排队图像，采用YOLOv3算法进行人脸实时检测，并将人脸检测结果发送至总系统平台；人数统计子系统，实时接收人脸检测结果数据，对目标数进行集计，获取地铁站台候车区域的实时排队人数，并将排队人数信息传输至总系统平台；信息显示子系统，将排队人数信息与各个候车区域进行匹配，并将匹配后的各个站台候车区域对应的排队人数进行可视化显示；总系统平台，实时调控整个系统，处理各个子系统输出的数据信息，并将处理后的数据发送至其他子系统。与现有技术相比，本发明具检测准确且容易实施等优点。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其是涉及一种基于YOLOv3人脸检测的地铁站台引导排队系统。

背景技术

智能交通的兴起带动了各个交通子系统的智能化发展。城市轨道交通尤其是地铁的智能化发展与运营更是智能交通不可或缺的一部分。客流量是评价地铁服务质量的指标之一，随着地铁的发展运营越来越完善，地铁的出行需求不断加大，尤其是大城市的地铁运输。宏观来看客流量存在过大的现象，微观来看，各个车厢存在客流量不均匀的现象。

各节地铁车厢客流量不均匀的现象，主要表现在：客流量大时，车厢内情况复杂，人们不易获知车厢内已有的乘客数，现有的技术中，仅仅向乘客提供车厢占用比例。相比于车厢内的复杂情况，地铁站台候车区域的排队人数统计起来更加直接具体。目前传统的人数统计方法，在目标检测上都不够理想，具有容易忽略视频上下帧关联信息的缺点，且在复杂环境下错误率较高，动态状态下人数统计不稳定，需要更加准确的方法来提高人数统计的实时性、准确性、快速性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于YOLOv3人脸检测的地铁站台引导排队系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于YOLOv3人脸检测的地铁站台引导排队系统，该系统包括：

人脸检测子系统，获取地铁各个站台候车区域的乘客排队图像，采用YOLOv3算法进行人脸实时检测，并将人脸检测结果发送至总系统平台。

人数统计子系统，实时接收人脸检测结果数据，对目标数进行集计，获取地铁站台候车区域的实时排队人数，并将排队人数信息传输至总系统平台。

信息显示子系统，将排队人数信息与各个候车区域进行匹配，并将匹配后的各个站台候车区域对应的排队人数进行可视化显示。

总系统平台，实时调控整个系统，处理各个子系统输出的数据信息，并将处理后的数据发送至其他子系统。

所述总系统平台包括：

数据处理模块，实时接收各个子系统处理完成的数据信息，并将这些数据发送至数据发送模块；

数据发送模块，将数据处理模块实时接收到的数据，发送至下一子系统进行操作。

所述人脸检测子系统包括：

图像获取模块，通过图像获取端获取地铁站台各个候车区域的实时图像；

目标识别模块，将获得的实时图像采用YOLOv3算法进行人脸检测，提取特征，并将处理后的人脸实时检测数据发送至总系统平台。

所述人数统计子系统包括：

数据接收模块，接收人脸检测子系统处理后的人脸实时检测数据；

目标计数模块，实时统计人脸检测结果，即特征边界框的个数，该特征边界框的个数为排队人数结果，将排队人数结果发送至总系统平台。

所述信息显示子系统包括：

数据接收模块，接收人数统计子系统处理得到的地铁站台各个候车区域实时排队人数的信息；