[发明专利]公交车拥挤度检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种公交车内拥挤度检测方法，其特征在于，包括：

获取公交车内的前向通道图像和后向通道图像；

将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别输入到拥挤度检测网络模型中，输出前向通道人数密度分布以及后向通道人数密度分布；

根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数估计值和后向通道人数估计值；

基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值，确定所述公交车内的估计人数；

根据所述估计人数和拥挤度评价标准，确定所述公交车内的拥挤度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数估计值和后向通道人数估计值，包括：

对所述前向通道人数密度分布和所述后向通道人数密度分布分别进行积分，得到所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值，确定所述公交车内的估计人数，可以采用以下公式确定：

R＝αN_a+βN_b

其中，N_a为前向通道人数估计值，N_b为后向通道人数估计值，R为公交车内的估计人数，α为前向通道估计系数，β为后向通道估计系数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述拥挤度检测网络模型为深度神经网络模型，包括三列不同尺度的卷积网络，每列所述卷积网络包括依次连接的四个第一卷积层、一个池化层、拼接层和四个第二卷积层。

5.一种公交车内拥挤度检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取公交车内的前向通道图像和后向通道图像；

人数密度分布输入模块，用于将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别输入到拥挤度检测网络模型中，输出前向通道人数密度分布以及后向通道人数密度分布；

人数估计值确定模块，用于根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数估计值和后向通道人数估计值；

估计人数确定模块，用于基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值，确定所述公交车内的估计人数；

拥挤度确定模块，用于根据所述估计人数和拥挤度评价标准，确定所述公交车内的拥挤度。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，其中，所述人数估计值确定模块，还用于：

对所述前向通道人数密度分布和所述后向通道人数密度分布分别进行积分，得到所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值。

7.一种公交车内拥挤度检测系统，其特征在于，包括车载端、云平台端、调度端和手机端，其中，

所述车载端用于获取公交车内的图像和公交车的运行位置信息，所述公交车内的图像包括前向通道图像和后向通道图像；所述车载端还用于将所述公交车内的图像和所述公交车的运行位置信息传输到所述云平台端；

所述云平台端用于将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别输入到拥挤度检测网络模型中，输出前向通道人数密度分布以及后向通道人数密度分布；根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数估计值和后向通道人数估计值；基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值，确定所述公交车内的估计人数；根据所述估计人数和拥挤度评价标准，确定所述公交车内的拥挤度；所述云平台端还用于将所述公交车内的图像、所述公交车的运行位置信息和所述公交车内的拥挤度发送至所述调度端和所述手机端；

所述调度端用于根据所述公交车内的图像、所述公交车的运行位置信息和所述公交车内的拥挤度对车辆进行调度；

所述手机端用于查询并显示所述公交车内的图像、所述公交车的运行位置信息和所述公交车内的拥挤度。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云平台端每个设定时间向所述车载端发送图像采集指令，以获取所述公交车内的图像。