[發明專利]基于AI技術的公交車載視覺智能感知系統

在審

• 申請號: 201810065126.5
• 申請日: 2018-01-23
• 公開（公告）號: CN108268849A
• 公開（公告）日: 2018-07-10
• 發明（設計）人: 王杰
• 申請（專利權）人: 杭州律橙電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/292
• 代理公司: 北京聯瑞聯豐知識產權代理事務所(普通合伙) 11411
• 代理人: 黃冠華

1.一種公交車載視覺智能感知系統，其特征在于：步驟包括：

1)分別采集客戶上下車時圖像、車內站立區域乘客擁擠的圖像和司機的人臉圖像；

2)將步驟1)中采集到的圖像信號轉換成視頻信號；

3)將步驟2)中的視頻信號進行基于深度學習分析方法的計算；

4)通過基于深度學習分析方法的計算后得到的相關數據并按照協議要求進行數據整理；

5)整理后的數據與智能管理平臺建立無線數據通信。

2.根據權利要求1所述的公交車載視覺智能感知系統，其特征在于：所述步驟3)中的深度學習分析方法，包括：乘客計數算法、車內擁擠判斷算法和人臉識別算法。

3.根據權利要求2所述的公交車載視覺智能感知系統，其特征在于：所述乘客計數算法，包括：

1)2D圖像采集；

2)圖像預處理：將采集到的圖像利用張正友標定進行校正，再利用濾波算法對校正后的圖像進行濾波處理；

3)裁剪的深度學習神經網絡：將處理后的圖片樣本通過在caffe框架的裁剪成9層深度學習神經網絡進行訓練，得到高檢測率低誤報率的分類器；

4)檢測定位修正：利用分類器檢測到初步目標的位置，重新利用相似性度量算法進行精定位，并將對應的初步目標位置保存新的目標鏈中；

5)人體目標跟蹤：利用初步目標的運動參數預測下一幀中初步目標可能出現的區域；對相鄰幀間初步目標的運動變化，利用特征值計算代價函數值，求出當前幀中初步目標在下一幀中的對應過后續目標，建立對應關系；更新已被跟蹤初步目標的目標鏈、目標位置信息和目標特征量；

6)人體運動軌跡判斷決策：記錄每個目標在檢測區域從進入到離開的所有運動軌跡，然后將存儲的軌跡模型進行模板匹配。

4.根據權利要2所述的公交車載視覺智能感知系統，其特征在于：所述車內擁擠判斷算法，包括：

1)將車內站立區域乘客擁擠的圖像分成三類；

2)利用圖像預處理算法將圖像進行濾波處理；

3)將三類的樣本利用裁剪的深度學習神經網絡進行訓練，得到乘客擁擠程度值；

4)將得到的乘客擁擠程度值通過按照車內擁擠三種狀態分類模塊進行分類。

5.根據權利要求2所述的公交車載視覺智能感知系統，其特征在于：所述人臉識別算法模塊，包括：

1)判斷駕駛員區域是否存在人臉；

2)如果有，進行抓拍，利用無線網絡將圖片傳送到智能管理平臺進行人臉識別算法比對，如果沒有，返回步驟1)；

3)智能管理平臺通過大規模深度學習神經網絡模型進行人臉與非人臉的樣本進行訓練，得到人臉檢測的模型；

4)智能管理平臺再通過大規模深度學習神經網絡模型進行人臉和對應的標簽的訓練，得到人臉識別的模型；

5)智能管理平臺將輸入的圖像通過兩層模型得到最終的結果和數據庫的人臉數據進行比對，判斷司機是否存在中途換人。