公交车乘客拥挤程度自动检测技术研究

摘要

论文将公交车内前后摄像头采集的视频文件作为研究对象，利用视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测，并设计了一套关于公交车内乘客拥挤程度的检测系统，从而高效的获取现有公交车内乘客流信息，对公交优化调度、提升公交服务水平有着重要意义。
　　分析目前智能公交的发展现状，从技术角度对智能公交系统的结构进行分析，以目前主流的智能公交应用为例，对几类较为常用且成熟的功能进行分类，分析各自技术特点，并提出未来智能公交的发展方向和实现途径。以西安市公交为例，对现有公交车视频监控系统的应用进行扩展，在完成日常监控的同时实现车内乘客拥挤度的自动检测。明确公交乘客拥挤的定义，确定论文对于公交乘客拥挤的标准。
　　以公交车视频监控设备所采集的视频图像作为实验对象，设计一套高效且准确的检测算法，实现对车内乘客拥挤的自动检测。乘客拥挤检测算法包括感知哈希算法和边缘差分算法，采用特定的融合机制将两种算法进行融合，以达到算法速度快和精确度高的统一；利用融合后的算法对前后摄像头采集的视频图像数据进行同步分析，并将前后两组检测结果进行融合，输出最终的拥挤检测结果，从而进一步提高检测精确度；通过对12段视频文件，共7439帧视频图像进行实验操作，计算结果表明检测的平均准确率达到92.3％，检测速度约为0.3s/帧，达到了实验预设的目标。
　　为了便于用户进行拥挤检测操作，利用MATLAB GUI设计可视化的操作界面，提供必要的窗口显示、文件输入和结果输出以及部分辅助功能，由此体现出拥挤检测系统的实用性。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目标和意义

1.3 国内外研究综述

1.4 研究的主要内容及技术路线

1.5 论文章节安排

第二章 智能公交系统

2.1 智能公交系统分析

2.2 智能公交应用分析

2.3 西安市公交视频监控系统

2.4 本章小结

第三章 乘客拥挤检测算法

3.1 乘客拥挤检测算法概述

3.2 图像预处理

3.3 图像滤波

3.4 单通道乘客拥挤检测算法

3.5 双通道数据融合

3.6 实验结果分析

3.7检测结果时空分布

3.8 本章小结

第四章 乘客拥挤检测系统设计

4.1 系统开发环境

4.2 系统设计的基本原则

4.3 系统功能实现

4.4 系统运行演示

4.5 本章小结

结论与展望

参考文献

附录

致谢