[发明专利]一种乘客拥挤度的计算方法及其系统

摘要

本发明提供了一种乘客拥挤度的计算方法，包括：建立视频数据采集环境，并开始采集乘客上下车的视频数据；读取采集到的乘客上下车的视频数据，并对所述视频数据进行连续多帧图像的预处理；根据预处理的结果进行人头部识别，并将检测出的人头部作为均值漂移所要跟踪的目标对象；在所述目标对象所在的区域内判定乘客的下车行为和上车行为，并根据乘客的上下车人数确定车内乘客拥挤度。本发明还提供一种乘客拥挤度的计算系统。本发明提供的技术方案采用除去静态背景的预处理能有效克服光照强弱变化等对帧图像中人头顶部识别的干扰，通过检测窗口的尺寸限制能有效减小对人头顶部的误检、漏检和错检。

主权项

1.一种乘客拥挤度的计算方法，其特征在于，所述方法包括：建立视频数据采集环境，并开始采集乘客上下车的视频数据；读取采集到的乘客上下车的视频数据，并对所述视频数据进行连续多帧图像的预处理；根据预处理的结果进行人头部识别，并将检测出的人头部作为均值漂移所要跟踪的目标对象；在所述目标对象所在的区域内判定乘客的下车行为和上车行为，并根据乘客的上下车人数确定车内乘客拥挤度；所述根据预处理的结果进行人头部识别，并将检测出的人头部作为均值漂移所要跟踪的目标对象的步骤具体包括：利用收集到的多张包含人头部的正样本和不包含人头部的负样本制作用于判定是否人头顶部的级联分类器，具体为对已收集的数张包含人头部的正样本和不包含人头部的负样本做基于LBP特征的Adaboost训练迭代训练，制作判定是否属于人头顶部的级联分类器；限定所述级联分类器中检测人头顶部的检测窗口的尺寸范围；根据被限定检测窗口尺寸的级联分类器进行人头部识别；将检测出的人头部作为均值漂移所要跟踪的目标对象；所述在所述目标对象所在的区域内判定乘客的下车行为和上车行为，并根据乘客的上下车人数确定车内乘客拥挤度的步骤具体包括：在摄像头所拍摄区域中设置两条检测线，如果所述均值漂移所要跟踪的目标对象的质心穿越了以上两条检测线，则判定乘客为下车或者上车；通过计算乘客的下车人数和上车人数来确定实际运营时的乘客总数，并利用所述乘客总数与车内最大载客量之间的比值来衡量车内乘客拥挤度；两条检测线，分别置于距车门外一定距离的路面上和距车门内一定距离的车地板上。