[發明專利]一種基于軌道交通列車的客流密度檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201810917522.6
• 申請日: 2018-08-13
• 公開（公告）號: CN109241858A
• 公開（公告）日: 2019-01-18
• 發明（設計）人: 宋旭軍;楊智;陳明;李騰;喻堅華;文小勇;董卓
• 申請（專利權）人: 湖南信達通信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 吳東勤

1.一種基于軌道交通列車的客流密度檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：從不同的車廂內收集車廂圖像；

S2：將收集到的圖像分成訓練集和測試集，并通過像素點對所述訓練集和所述測試集中的每張圖像的人體面部/頭部信息進行標注；

S3：通過高斯核函數對標注后的圖像中的人體面部/頭部信息進行高斯濾波，得到人體面部/頭部特征數據；

S4：向由卷積神經網絡模型組成的深度學習模型中輸入所述訓練集中的所述人體面部/頭部特征數據，經過訓練得到訓練后的卷積神經網絡模型；

S5：將所述測試集中的人體面部/頭部特征數據輸入到所述訓練后的卷積神經網絡模型，以輸出車廂圖像的客流密度圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1之后還包括：

對收集到的所述車廂圖像進行像素調整的預處理。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，經過所述預處理后的所述車廂圖像為1280*720像素的車廂圖像。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S5之后還包括：

通過回歸統計得到車廂中的總人數。

5.一種基于軌道交通列車的客流密度檢測裝置，其特征在于，包括：

收集模塊，用于從不同的車廂內收集車廂圖像；

標注模塊，用于將收集到的圖像分成訓練集和測試集，并通過像素點對所述訓練集和所述測試集中的每張圖像的人體面部/頭部信息進行標注；

高斯濾波模塊，用于通過高斯核函數對標注后的圖像中的人體面部/頭部信息進行高斯濾波，得到人體面部/頭部特征數據；

訓練模塊，用于向由卷積神經網絡模型組成的深度學習模型中輸入所述訓練集中的所述人體面部/頭部特征數據，經過訓練得到訓練后的卷積神經網絡模型；

輸出模塊，用于將所述測試集中的人體面部/頭部特征數據輸入到所述訓練后的卷積神經網絡模型，以輸出車廂圖像的客流密度圖。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，還包括：

預處理模塊，用于對收集到的所述車廂圖像進行像素調整的預處理。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，經過所述預處理模塊處理后的所述車廂圖像為1280*720像素的車廂圖像。

8.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，還包括：

回歸統計模塊，用于通過回歸統計得到車廂中的總人數。