基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法，其实现的步骤为：1、制定图像标注准则；2、对采集的图像按照步骤1中的标注准则完成数据标注，并按照8:2划分为训练数据集和测试数据集；3、对训练数据集进行图像处理得到扩充后的训练数据集；4、设计基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测模型。5、利用步骤3得到的扩充后的训练数据集对步骤4中设计的拥挤状态监测模型进行训练参数优化得到拥挤状态监测器；6、利用步骤2中得到的测试数据集对拥挤状态监测器进行测试。本发明在保证状态判定准确率的情况下，通过向后端服务器回传当前车辆的照片即可完成状态监测判定，利用车内现有的摄像头即可完成拥挤状态监测判定。