[發明專利]一種基于人臉識別的公交路線預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010086988.3
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111311467A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 蘇松劍;蘇松志;蔡國榕;陳延行;楊子揚;梁軍
• 申請（專利權）人: 羅普特科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G06K9/00;G06Q10/06;G06Q10/04
• 代理公司: 廈門福貝知識產權代理事務所(普通合伙) 35235
• 代理人: 陳遠洋

本發明提供了一種基于人臉識別的公交路線預測方法及系統，該方法包括：從獲取的視頻流中通過人臉識別獲取上下車的乘客，確定所述乘客的上車站點和下車站點；通過人臉識別確定一輛公交車上車的乘客是否其他公交車下車的乘客，如果是，則確定所述乘客的換乘站點；將所述乘客的上車站點、下車站點和換乘站點進行關聯獲取該乘客的乘車路線；基于獲取的所有乘客的乘車路線預測公交路線的需求。本方法基于人臉識別技術對上下車乘客進行人臉抓拍和識別匹配，預測市民出行完整的乘車路線的方法，利用完整的乘車路線信息，科學合理的進行城市公交路線規劃，使得城市公交的運行效率更高。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，具體涉及一種基于人臉識別的公交路線預測方法及系統。

背景技術

城市交通日益擁堵，公交車作為最主要的公共交通工具，城市規劃的公交路線直接關系到公交車的運營效率，體現在不同公交路線的路面擁堵和車廂擁擠情況、人員出行時間、人員乘車換乘次數等。

為了科學合理的規劃城市公交路線，需要掌握市民的出行規律，統計不同時間段市民乘車需求，以達到更精準的規劃預測。

目前在公交車運營中，能夠采集到的主要數據有：車載GPS信息：可用于跟蹤車輛行駛軌跡、到站時間、行駛速度、路線擁堵情況；刷卡記錄：可用于估算各站點上車人數。

從現有采集的數據能夠預測各時間點各公交路線每輛車在各站點的上車人數，但是無法知道各站點的人員下車信息，也就無法估計市民出行的終點，由于市民出行信息不完整，因此無法根據現有的數據來科學合理的規劃城市公交路線。

可見，在現有技術中，由于無法識別下車乘客的信息，更無法識別乘客的換乘信息，因此，難以制定更為準確的公交車調度方案。

發明內容

本發明針對上述現有技術中的缺陷，提出了如下技術方案。

一種基于人臉識別的公交路線預測方法，該方法包括：

車輛內部預測步驟，從獲取的視頻流中通過人臉識別獲取上下車的乘客，確定所述乘客的上車站點和下車站點；

車輛之間預測步驟，通過人臉識別確定一輛公交車上車的乘客是否其他公交車下車的乘客，如果是，則確定所述乘客的換乘站點；

關聯步驟，將所述乘客的上車站點、下車站點和換乘站點進行關聯獲取該乘客的乘車路線；

預測步驟，基于獲取的所有乘客的乘車路線預測公交路線的需求。

更進一步地，所述車輛內部預測步驟是通過車載處理終端執行的，所述車載處理終端用于執行以下操作：實時分析上客門監控攝像頭視頻流，進行人臉抓拍并提取上車乘客的人臉特征；實時分析下客門監控攝像頭視頻流，進行人臉抓拍并提取下車乘客的人臉特征；對上車和下車的乘客的人臉特征進行識別匹配，識別當前車輛中乘客的上車站點和下車站點；并實時將上車和下車抓拍的乘客的人臉特征信息通過網絡上傳到公交運營服務器。

更進一步地，識別當前車輛中乘客的上車站點和下車站點的操作為對于下車的乘客的人臉特征，計算與上車的每一個乘客的人臉特征的相似度，取相似度最大且大于第一閾值的人臉特征對作為識別匹配結果，以確定當前車輛中乘客的上車站點和下車站點。

更進一步地，所述車輛之間預測步驟是通過公交運營服務器執行的，所述公交運營服務器用于執行以下操作：收到每一輛公交車每一站點的上車和下車的乘客的人臉特征，將所述人臉特征存儲到數據庫中；將每一輛公交車上車的乘客的人臉特征與其它公交車下車的人臉特征計算相似度，取相似度最大且大于第二閾值的人臉特征對作為識別匹配結果，以確定所述乘客的換乘站點；

所述公交運營服務器還用于將所述乘客的上車站點、下車站點和換乘站點進行關聯獲取該乘客的乘車路線。