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[发明专利]基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法及系统-CN202211005344.2在审
发明人：谢征宇;吴剑凡;秦勇;贾利民;李晓争 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法及系统，属于轨道交通运营管理技术领域，基于AFC数据，预测车站内进口客流数据；基于预测的车站内进口客流数据，融合车站的空间结构数据，得到站内各关键区域的基于AFC数据的客流数据；利用基于YOLOv4的客流目标检测方法，结合车站内监控视频数据，获取各关键区域的基于监控视频的客流量数据；采用证据推理方法，将基于AFC数据的客流数据及基于监控视频的客流量数据进行数据融合，得到各关键区域的短时客流预测值。本发明将视频和AFC数据相融合，得到各关键区域的短时客流预测值，提高了关键区域客流量预测的准确性，实现了车站内客流信息的准确感知，对判断短时的客流拥堵风险提供了可靠依据。
基于视频 afc 数据融合车站客流状态监测方法系统

[发明专利]一种基于视频的车站关键区域安全状态监测方法-CN202210815091.9在审
发明人：谢征宇;吴剑凡;秦勇;贾利民;闫香玲 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视频的车站关键区域安全状态监测方法。该方法包括：获取一段轨道交通车站场景下监控区域中的视频图像，使用目标检测算法对视频图像进行客流的目标检测，获取客流目标检测框；利用改进的DaSiam‑RPN算法对客流目标检测框进行目标跟踪，获取当前帧的客流目标跟踪框；判断当前帧的客流目标跟踪框的轨迹是否超出所述监控区域，如果超出，则停止目标跟踪过程；否则继续对视频图像进行目标跟踪过程。本发明将深度学习方法运用到轨道交通车站客流信息检测场景中来，利用YOLOv3和改进的DaSiam‑RPN算法提高客流信息监测的精度，可以有效改善遮挡情况下的目标监测，同时提高运行速度，保证了客流信息检测的实时性。
一种基于视频车站关键区域安全状态监测方法

[发明专利]基于视频的双向客流通道中的单向客流信息检测方法-CN202011442479.6在审
发明人：谢征宇;吴剑凡;秦勇;贾利民 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视频的双向客流通道中的单向客流信息检测方法。该方法包括：获取双向客流通道场景下的视频图像，使用目标检测算法对视频图像进行客流目标检测；利用改进的DeepSort算法对视频图像中的客流目标进行目标跟踪，获取所述双向客流通道中的单向客流统计信息。本发明能够有效改善遮挡情况下的目标追踪效果，能够对地铁场景等双向通行客流视频中的某一方向进行精确的客流量统计。同时提高运行速度，保证了客流信息检测的实时性。
基于视频双向客流通道中的单向信息检测方法