[發明專利]一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法

在審

• 申請號: 201910799538.6
• 申請日: 2019-08-28
• 公開（公告）號: CN110516600A
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發明（設計）人: 金鵬;王杰;謝小軍
• 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;G06M1/272;G06N3/04
• 代理公司: 11429 北京中濟緯天專利代理有限公司
• 代理人: 陳輝<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取開門信號，信號采集模塊采集開門信號并將開門信號傳送至設在公交車上的主控機；

S2、視頻采集，主控機根據開門信號控制攝像頭采集公交車前后門的視頻信號，并將視頻信號轉換為圖像信號；

S3、人臉檢測，將步驟S2中的圖像信號進行基于深度學習的人臉檢測，并得到人臉檢測結果；

S4、目標跟蹤，根據步驟S3中的人臉檢測結果進行目標跟蹤并得到人臉運動軌跡；

S5、客流計數，根據步驟S4中的人臉運動軌跡進行判斷乘客的進出，并進行客流計數；

S6、獲取關門信號，步驟S1所述的信號采集模塊采集關門信號并將關門信號傳送至步驟S1所述的主控機，主控機根據關門信號控制結束步驟S2；若信號采集模塊未采集到關門信號，則繼續進行步驟S2。

2.根據權利要求1所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，還包括將步驟S5中客流計數的結果上傳至云平臺。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，還包括在步驟S4中，根據步驟S3中的人臉檢測結果進行目標跟蹤時，攝像頭抓拍人臉圖像，并通過主控機將人臉圖像上傳至云平臺。

4.根據權利要求3所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，步驟S3中，通過人臉檢測模型實現人臉檢測，并得到人臉檢測結果，通過人臉分類、邊界框回歸和人臉特征定位進行模型訓練，并擬合人臉檢測模型。

5.根據權利要求4所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，人臉分類中，主控機控制攝像頭采集樣本圖像，將樣本圖像定義為二分類變量，并根據交叉熵損失函數判斷采集到的樣本圖像是否為人臉信號，從而擬合人臉檢測模型，交叉熵損失函數為其中，P_i為采集到的樣本圖像是人臉信號的概率，為樣本圖像標簽，為樣本圖像分類的損失值，二分類變量為人臉和非人臉二分類變量。

6.根據權利要求4或5所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，邊界框回歸中，根據第一歐式距離損失函數進一步地擬合人臉檢測模型，第一歐式距離損失函數為其中，為邊界框回歸的損失值，為攝像頭采集到的人臉圖像經過深度學習處理后得到的邊界框坐標，為正確標注的邊界框坐標。

7.根據權利要求6所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，邊界框坐標包括邊界框的左上角位置的橫坐標、左上角位置的縱坐標、高度、寬度四個維度坐標。

8.根據權利要求4或5或7所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，人臉特征定位中，根據第二歐式距離損失函數定位人臉特征點，從而進一步擬合人臉檢測模型，第二歐式距離損失函數為其中，為人臉特征點定位的損失值，為攝像頭采集到的人臉圖像經過深度學習處理后得到的特征點坐標，為正確標注的特征點坐標。

9.根據權利要求8所述的一種基于人臉檢測的公交客流檢測方法，其特征在于，特征點坐標包括人臉圖像的左眼位置坐標、右眼位置坐標、鼻子位置坐標、左嘴角位置坐標、右嘴角位置坐標。