基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本實(shí)用新型涉及一種客流統(tǒng)計(jì)裝置，具體涉及一種基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)公交客流量可為公交公司實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度公交車輛提供有力的參考依據(jù)。
[0003]當(dāng)前，統(tǒng)計(jì)客流的裝置主要有兩類:一類是基于傳感器的客流統(tǒng)計(jì)裝置，另一類是基于圖像識(shí)別的客流統(tǒng)計(jì)裝置。
[0004]基于傳感器的客流統(tǒng)計(jì)裝置，其是在車踏板上放置一定數(shù)量的壓力傳感器，根據(jù)踏板壓力的變化，判斷踩踏人的數(shù)量。當(dāng)人流稀疏時(shí)，統(tǒng)計(jì)效果較好，但是當(dāng)人群密集、踏板同時(shí)多人踩踏時(shí)，就無(wú)法準(zhǔn)確判斷人流數(shù)量了。
[0005]基于圖像識(shí)別的客流統(tǒng)計(jì)裝置，其是通過(guò)對(duì)人頭的識(shí)別，來(lái)判斷上下車人數(shù)，可有效避免簡(jiǎn)單傳感器設(shè)計(jì)上的缺陷。在人群密集、踏板同時(shí)多人踩踏時(shí)，該類客流統(tǒng)計(jì)裝置比基于傳感器的客流統(tǒng)計(jì)裝置在準(zhǔn)確度上有較大提升，但是當(dāng)人流稀疏時(shí)，簡(jiǎn)單的人頭特征識(shí)別經(jīng)常存在誤判現(xiàn)象，例如:容易將人頭大小的球狀物體、玩具等物品識(shí)別為人頭。
[0006]因此，如何同時(shí)提高客流統(tǒng)計(jì)裝置在人流擁擠時(shí)段和人流稀疏時(shí)段的識(shí)別準(zhǔn)確度，是一個(gè)需要解決的課題。
【實(shí)用新型內(nèi)容】
[0007]為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本實(shí)用新型的目的在于提供一種基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，該客流統(tǒng)計(jì)裝置能夠同時(shí)有效提高人流擁擠時(shí)段和人流稀疏時(shí)段的識(shí)別準(zhǔn)確度。
[0008]為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本實(shí)用新型采用如下的技術(shù)方案:
[0009]—種基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，包括:雙目攝像頭和CPU中央處理器，
[0010]前述雙目攝像頭布置在車門(mén)上方，垂直向下，用于實(shí)時(shí)對(duì)進(jìn)入車門(mén)的乘客進(jìn)行圖像米集；
[0011 ]前述CPU中央處理器與雙目攝像頭信號(hào)連接，用于識(shí)別雙目攝像頭采集到的圖像上的特征點(diǎn)，并采用兩種算法分別獲得人流高峰時(shí)段和人流稀疏時(shí)段的人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果，前述特征點(diǎn)包括:雙肩和頭部；
[0012]前述CPU中央處理器具有至少兩個(gè)對(duì)外接口，其中，
[0013]第一對(duì)外接口與車門(mén)開(kāi)關(guān)信號(hào)連接，車門(mén)開(kāi)啟時(shí)，車門(mén)開(kāi)關(guān)斷開(kāi)，CPU中央處理器進(jìn)入計(jì)時(shí)狀態(tài)，當(dāng)車門(mén)打開(kāi)的時(shí)長(zhǎng)超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，CPU中央處理器判斷當(dāng)前時(shí)段為人流高峰時(shí)段，反之，為人流稀疏時(shí)段；
[0014]第二對(duì)外接口與外圍設(shè)備信號(hào)連接，用于將CPU中央處理器的客流統(tǒng)計(jì)結(jié)果實(shí)時(shí)發(fā)送給外圍設(shè)備。
[0015]前述的基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，CPU中央處理器獲得人流高峰時(shí)段的人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果的算法為:
[0016]降低對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，提高對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，然后根據(jù)綜合權(quán)重對(duì)符合特征點(diǎn)的圖形區(qū)域進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0017]前述的基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，CPU中央處理器獲得人流稀疏時(shí)段的人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果的算法為:
[0018]提高對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，降低對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，然后根據(jù)綜合權(quán)重對(duì)符合特征點(diǎn)的圖形區(qū)域進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0019]前述的基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，車輛每次開(kāi)門(mén)，CPU中央處理器都會(huì)對(duì)人流狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和判斷，并將該結(jié)果作為下一次視頻識(shí)別算法的初始配置值。
[0020]本實(shí)用新型的有益之處在于:結(jié)合圖像識(shí)別算法，統(tǒng)籌考慮運(yùn)力高峰時(shí)段，針對(duì)不同時(shí)段，運(yùn)用不同的圖像識(shí)別算法，并針對(duì)不同算法給出不同權(quán)重值，以此綜合判斷當(dāng)前客流，大大提高了客運(yùn)高峰時(shí)段和稀疏時(shí)段的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率。
【附圖說(shuō)明】
[0021 ]圖1是本實(shí)用新型的公交客流統(tǒng)計(jì)裝置的組成示意圖；
[0022]圖2是圖像中人的特征。
【具體實(shí)施方式】
[0023]以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本實(shí)用新型作具體的介紹。
[0024]參照?qǐng)D1，本實(shí)用新型的基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其包括:雙目攝像頭和CPU中央處理器。
[0025]下面分別介紹雙目攝像頭和CPU中央處理器。
[0026]—、雙目攝像頭
[0027]雙目攝像頭布置在車門(mén)上方，垂直向下，其用于實(shí)時(shí)對(duì)進(jìn)入車門(mén)的乘客進(jìn)行圖像米集。
[0028]根據(jù)雙目攝像頭的擺放位置，人在上車時(shí)，圖像中人的特征類似圖2所示，頭部大致呈圓形，雙肩大致呈長(zhǎng)方形。
[0029]二、CPU中央處理器
[0030]CPU中央處理器是整個(gè)客流統(tǒng)計(jì)裝置的核心，其與雙目攝像頭信號(hào)連接，用于獲得人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
[0031]CPU中央處理器獲得人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果的過(guò)程，主要分為兩大步驟。
[0032]第一步:識(shí)別雙目攝像頭采集到的圖像上的特征點(diǎn)。
[0033]CPU中央處理器根據(jù)客流上車圖像，識(shí)別具有該類圖形特征的特征點(diǎn)(包括:雙肩和頭部)，并對(duì)符合該特征點(diǎn)的圖形區(qū)域進(jìn)行計(jì)數(shù)。每一個(gè)符合該特征的圖形區(qū)域，均被認(rèn)為一個(gè)人。
[0034]進(jìn)行圖形特征識(shí)別時(shí)，CPU中央處理器會(huì)對(duì)雙肩和頭部分別進(jìn)行特征提取，并根據(jù)預(yù)定義的權(quán)重值計(jì)算綜合權(quán)重。
[0035]第二步:采用兩種算法分別獲得人流高峰時(shí)段和人流稀疏時(shí)段的人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
[0036]在人流高峰時(shí)段:CPU中央處理器降低對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，提高對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，然后根據(jù)綜合權(quán)重對(duì)符合特征點(diǎn)的圖形區(qū)域進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0037]當(dāng)客運(yùn)高峰、人流擁擠的時(shí)候，人和人之間的距離很小，肩部靠的很近，這會(huì)對(duì)CPU中央處理器識(shí)別肩部特征產(chǎn)生干擾，而CPU中央處理器對(duì)頭部特征的識(shí)別準(zhǔn)確度較高，因此，在人流高峰時(shí)段，提高對(duì)頭部特征的識(shí)別的權(quán)重值，降低對(duì)肩部特征的識(shí)別權(quán)重值，從而可以提高客運(yùn)高峰、人流擁擠時(shí)段人流量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。
[0038]在人流稀疏時(shí)段:CPU中央處理器提高對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，降低對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值，然后根據(jù)綜合權(quán)重對(duì)符合特征點(diǎn)的圖形區(qū)域進(jìn)行計(jì)數(shù)。
[0039]這樣一來(lái)，在人流稀疏時(shí)段，對(duì)符合頭部特征，但不符肩部特征的物體，例如球狀物體，可有效過(guò)濾掉，避免了對(duì)類似頭部的特征的物體的誤識(shí)別，從而可以提高人流稀疏時(shí)段人流量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。
[0040]此外，CI3U中央處理器還具有至少兩個(gè)對(duì)外接口。本實(shí)施例僅給出了兩個(gè)對(duì)外接口，分別記為第一對(duì)外接口和第二對(duì)外接口。
[0041 ] 1、第一對(duì)外接口
[0042]第一對(duì)外接口與車門(mén)開(kāi)關(guān)信號(hào)連接，車門(mén)開(kāi)啟時(shí)，車門(mén)開(kāi)關(guān)斷開(kāi)，CPU中央處理器進(jìn)入計(jì)時(shí)狀態(tài)，
[0043](I)當(dāng)車門(mén)打開(kāi)的時(shí)長(zhǎng)超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，CPU中央處理器判斷當(dāng)前時(shí)段為人流高峰時(shí)段，將會(huì)根據(jù)預(yù)定義配置，調(diào)整圖像識(shí)別算法中對(duì)頭部和肩部識(shí)別的不同權(quán)重值，采用“降低對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值、提高對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值”的算法來(lái)綜合統(tǒng)計(jì)符合頭肩特征的特征點(diǎn)數(shù)量；
[0044](2)當(dāng)車門(mén)打開(kāi)的時(shí)長(zhǎng)未超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，CPU中央處理器判斷當(dāng)前時(shí)段為人流稀疏時(shí)段，將會(huì)根據(jù)預(yù)定義配置，采用“降低對(duì)雙肩特征檢測(cè)的權(quán)重閾值、提高對(duì)頭部特征檢測(cè)的權(quán)重閾值”的算法來(lái)綜合統(tǒng)計(jì)符合頭肩特征的特征點(diǎn)數(shù)量。
[0045]車輛每次開(kāi)門(mén)，CPU中央處理器都會(huì)對(duì)人流狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和判斷，并將該結(jié)果作為下一次視頻識(shí)別算法的初始配置值。
[0046]2、第二對(duì)外接口
[0047]第二對(duì)外接口與外圍設(shè)備(例如COM)信號(hào)連接，用于將CPU中央處理器的客流統(tǒng)計(jì)結(jié)果實(shí)時(shí)發(fā)送給外圍設(shè)備。
[0048]由此可見(jiàn)，本實(shí)用新型的客流統(tǒng)計(jì)裝置結(jié)合圖像識(shí)別算法，統(tǒng)籌考慮運(yùn)力高峰時(shí)段，針對(duì)不同時(shí)段，運(yùn)用不同的圖像識(shí)別算法，并針對(duì)不同算法給出不同權(quán)重值，以此綜合判斷當(dāng)前客流，大大提高了客運(yùn)高峰時(shí)段和稀疏時(shí)段的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率。
[0049]需要說(shuō)明的是，上述實(shí)施例不以任何形式限制本實(shí)用新型，凡采用等同替換或等效變換的方式所獲得的技術(shù)方案，均落在本實(shí)用新型的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，包括:雙目攝像頭和CPU中央處理器， 所述雙目攝像頭布置在車門(mén)上方，垂直向下，用于實(shí)時(shí)對(duì)進(jìn)入車門(mén)的乘客進(jìn)行圖像采集； 所述CPU中央處理器與雙目攝像頭信號(hào)連接，用于識(shí)別雙目攝像頭采集到的圖像上的特征點(diǎn)和獲得人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果； 所述CRJ中央處理器具有至少兩個(gè)對(duì)外接口，其中， 第一對(duì)外接口與車門(mén)開(kāi)關(guān)信號(hào)連接，車門(mén)開(kāi)啟時(shí)，車門(mén)開(kāi)關(guān)斷開(kāi)，CPU中央處理器進(jìn)入計(jì)時(shí)狀態(tài)并判斷當(dāng)前時(shí)段是人流高峰時(shí)段還是人流稀疏時(shí)段； 第二對(duì)外接口與外圍設(shè)備信號(hào)連接，用于將CPU中央處理器的客流統(tǒng)計(jì)結(jié)果實(shí)時(shí)發(fā)送給外圍設(shè)備。
【專利摘要】本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于視頻識(shí)別的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)公交客流統(tǒng)計(jì)裝置，其特征在于，包括：雙目攝像頭和CPU中央處理器，所述雙目攝像頭布置在車門(mén)上方，垂直向下，用于實(shí)時(shí)對(duì)進(jìn)入車門(mén)的乘客進(jìn)行圖像采集；所述CPU中央處理器與雙目攝像頭信號(hào)連接，用于識(shí)別雙目攝像頭采集到的圖像上的特征點(diǎn)，并采用兩種算法分別獲得人流高峰時(shí)段和人流稀疏時(shí)段的人流統(tǒng)計(jì)結(jié)果，所述特征點(diǎn)包括：雙肩和頭部。本實(shí)用新型的有益之處在于：結(jié)合圖像識(shí)別算法，統(tǒng)籌考慮運(yùn)力高峰時(shí)段，針對(duì)不同時(shí)段，運(yùn)用不同的圖像識(shí)別算法，并針對(duì)不同算法給出不同權(quán)重值，以此綜合判斷當(dāng)前客流，大大提高了客運(yùn)高峰時(shí)段和稀疏時(shí)段的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率。
【IPC分類】G07C9/00, G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN205263910
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201520827282
【發(fā)明人】張世強(qiáng), 孫宏飛, 李佰戰(zhàn), 賈曉丹
【申請(qǐng)人】華錄智達(dá)科技有限公司
【公開(kāi)日】2016年5月25日
【申請(qǐng)日】2015年10月23日