[發(fā)明專利]一種基于車輛監(jiān)控人員擁擠度的檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911389304.0
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111079696B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉計豐;梁建忠;黃志輝
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市昊岳電子有限公司
• 主分類號: G06V20/59
• 分類號: G06V20/59;G06V40/16;G06Q50/30
• 代理公司: 深圳市匯信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44477
• 代理人: 賈永華

本發(fā)明公開了一種基于車輛監(jiān)控人員擁擠度的檢測方法，包括以下步驟：1)安裝攝像頭；2)連接車載機(jī)；3)檢測入口區(qū)域；4)檢測出口區(qū)域；5)擁擠程度為0判定；6)入口擁擠程度非0判定；7)出口擁擠程度非0判定；8)計算擁擠程度范圍；9)劃分擁擠等級；10)記錄分析。本發(fā)明屬于車輛監(jiān)控人員擁擠度檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是通過一種人臉人頭的圖像檢測方法，根據(jù)此方法，在絕大數(shù)情況下能滿足擁擠度的準(zhǔn)確判定，安裝較為方便，精確度較高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于車輛監(jiān)控人員擁擠度檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種基于車輛監(jiān)控人員擁擠度的檢測方法。

背景技術(shù)

隨著人工智能，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，作為公共交通領(lǐng)域的營運(yùn)單位，以及公交，地鐵對客流量實時分析統(tǒng)計。對營運(yùn)公司的線路安排投入，精準(zhǔn)投放車輛和間隔發(fā)起時間，產(chǎn)生較大的影響，通過本發(fā)明方法可以有效的統(tǒng)計客流量的擁擠程度，根據(jù)此相關(guān)指標(biāo)為營運(yùn)方?jīng)Q策提拱有效的數(shù)據(jù)。

申請?zhí)枮镃N201910437199.7的專利申請公開了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交車車內(nèi)擁擠度實時預(yù)測方法，包括如下步驟：S1：獲取初始運(yùn)行數(shù)據(jù)和實時運(yùn)行數(shù)據(jù)；S2：建立預(yù)測模型；S3：獲取包括預(yù)測車內(nèi)人數(shù)的輸出向量；S4：獲取預(yù)測擁擠度，由于BP算法本質(zhì)上為梯度下降法，而它所要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)又非常復(fù)雜，因此，必然會出現(xiàn)“鋸齒形現(xiàn)象”，這使得BP算法低效；存在麻痹現(xiàn)象，由于優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)很復(fù)雜，它必然會在神經(jīng)元輸出接近0或1的情況下，出現(xiàn)一些平坦區(qū)，在這些區(qū)域內(nèi)，權(quán)值誤差改變很小，使訓(xùn)練過程幾乎停頓；為了使網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行BP算法，不能用傳統(tǒng)的一維搜索法求每次迭代的步長，而必須把步長的更新規(guī)則預(yù)先賦予網(wǎng)絡(luò)，這種方法將引起算法低效。

申請?zhí)枮镃N201510313952.3的專利申請公開了一種客流量監(jiān)控統(tǒng)計裝置，包括在踩踏面上設(shè)置的踩壓檢測板，所述踩壓檢測板上按照矩陣結(jié)構(gòu)排布有若干行和若干列檢測單元，其特征在于，每個檢測單元均設(shè)置有壓力傳感器，每個壓力傳感器均通過線路連接數(shù)據(jù)采集器，每個檢測單元的長度和寬度均不大于4cm，所述踩壓檢測板的寬度不小于30cm，所述踩壓檢測板底層設(shè)置有基板，所述踩壓檢測板頂層為護(hù)膜，該裝置需要安裝特定的設(shè)備，改造難度較大，對原車出廠的構(gòu)造產(chǎn)生一定的破壞，對車輛安全和項目實施難度存在比較大的困難。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述現(xiàn)有難題，本發(fā)明提供了通過一種人臉人頭的圖像檢測方法，根據(jù)此方法，在絕大數(shù)情況下能滿足擁擠度的準(zhǔn)確判定，安裝較為方便，精確度較高。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種基于車輛監(jiān)控人員擁擠度的檢測方法，包括以下步驟：

1)第一步：設(shè)檢測車輛為CAR，安裝二個攝像頭分別為對著入口(IN)和出口(OUT)，進(jìn)入第二步；

2)第二步：車載機(jī)一臺，與二個攝像頭組成本地局域網(wǎng)，車載機(jī)可以通過RTSP協(xié)議實時采集二個攝像頭的視頻流媒體數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像識別，進(jìn)入第三步；

3)第三步：在單位時間內(nèi)，判定入口檢測區(qū)域是否有人臉或人頭，如無人臉則入口區(qū)域是空，則入口不擁擠，入口擁擠度范圍設(shè)定為0，進(jìn)入第四步，否則存在擁擠度為非0，進(jìn)入第六步；

4)第四步：在單位時間內(nèi)，判定出口檢測區(qū)域是否有人臉或人頭，如無人臉則出口區(qū)域是空，則出口不擁擠，出口擁擠度范圍設(shè)定為0，進(jìn)入第五步，否則存在擁擠度為非0，進(jìn)入第七步；

5)第五步：如果入口和出口擁擠度全部為0，則車輛的擁擠度反饋為0，否則進(jìn)入第六步或第七步；

6)第六步：如果入口擁擠度為非0，通過計算人臉或人頭的個數(shù)和擁擠度的對應(yīng)關(guān)系，進(jìn)行映射關(guān)系，計算出入口的擁擠度，進(jìn)入第七步；

7)第七步：如果出口擁擠度為非0，通過計算人臉或人頭的個數(shù)和擁擠度的對應(yīng)關(guān)系，進(jìn)行映射關(guān)系，統(tǒng)計出出口的擁擠度，進(jìn)入第八步；

8)第八步：計算出入口和出口的擁擠度，得出0-1的范圍值，擁擠程度值，進(jìn)入第九步；