[發明專利]一種基于RFS的公交車人數檢測系統

有效

• 申請號: 202110308023.9
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN112991399B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 汪景;呂軍威;劉志鋼;彭威
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06T7/223;G06V40/10;G06V20/59;G06V20/52
• 代理公司: 上?？剖⒅R產權代理有限公司 31225
• 代理人: 林君如

1.一種基于RFS的公交車人數檢測系統，其特征在于，包括：

視頻數據獲取及預處理模塊，通過車載攝像裝置對上、下車門區域進行拍攝，獲取乘客上、下車視頻數據，并對視頻數據進行預處理；

人頭檢測模塊，對預處理后的視頻數據，通過SSD深度卷積神經網絡算法進行乘客人頭檢測；

基于RFS的GM-PHD人頭跟蹤模塊，采用基于RFS的GM-PHD濾波算法對視頻數據實現乘客人頭跟蹤；

人數統計輸出模塊，根據檢測的乘客人頭信息獲取運動軌跡信息，根據運動軌跡信息對乘客人數進行計數；

所述人數統計輸出模塊采用跨線人群計數法對上車人數進行統計，并采用跨區域人群計數法對下車人數進行統計；

所述人數統計輸出模塊采用跨區域人群計數法對下車人數進行統計的具體內容為：

1)首先將視頻數據從上至下劃定三個以適應不同身高人群的感興趣區域I區、II區和III區，根據乘客當前位置判斷其所在區域，獲取其運動位移；

2)判斷乘客所在區域，若在I區，則由其運動軌跡信息直接得到運動位移為N個像素點，若在II區，根據運動軌跡信息得出其在II區運動了M個像素點，再判斷其是否到達I區：若到達I區，則其運動位移更新為在I區內所運動的N個像素點，若未到達I區，則其運動位移為M個像素點；若在III區，待目標人頭進入II區再進行計數判定；最后判斷誤檢情況：若運動位移N/M大于60，則進行下車計數，若運動位移N/M小于或等于60，則判斷乘客未下車，不進行下車人數計數。

2.根據權利要求1所述的基于RFS的公交車人數檢測系統，其特征在于，所述視頻數據獲取及預處理模塊包括：

上下車視頻獲取子模塊，通過車載攝像裝置對上、下車門區域進行拍攝獲取視頻數據，通過對上、下車視頻數據中的人數進行檢測，獲取公交車到達站點時的上、下車人數，并將視頻數據無線傳輸至視頻數據預處理子模塊；

視頻數據預處理子模塊，對視頻進行切幀處理，并對處理后的數據進行標準化。

3.根據權利要求1所述的基于RFS的公交車人數檢測系統，其特征在于，所述人頭檢測模塊包括：

訓練子模塊，對經過視頻數據獲取及預處理模塊處理后的視頻數據的圖片序列進行標注，利用標注的圖片序列訓練SSD深度卷積神經網絡；

預測子模塊，將待檢測視頻數據輸入訓練后的SSD深度卷積神經網絡，對待檢測圖片序列進行乘客人頭檢測，并將檢測得到的乘客人頭的質心位置信息傳輸至所述基于RFS的GM-PHD人頭跟蹤模塊。

4.根據權利要求3所述的基于RFS的公交車人數檢測系統，其特征在于，所述基于RFS的GM-PHD人頭跟蹤模塊包括：

預測子模塊：根據乘客人頭的質心位置信息依次進行新生目標預測、孵化目標預測和繼續存在目標預測；

更新子模塊，利用量測和觀測矩陣、量測噪聲進行高斯元參數的更新；

修剪子模塊，對更新后的高斯元參數進行修剪，合并類似高斯元，并剪去最小權值的高斯元；

狀態抽取子模塊，抽取權值大于閾值的高斯元所對應的期望值；

軌跡識別子模塊，利用auction航跡識別算法進行人頭移動檢測，輸出乘客人頭的軌跡信息。

5.根據權利要求3所述的基于RFS的公交車人數檢測系統，其特征在于，所述訓練子模塊包括：

先驗框匹配單元，尋找與每一個真實目標有最大IOU的先驗框以保證每一個真實目標都至少與一個先驗框對應，再將剩余未匹配的先驗框與任意一個真實目標嘗試匹配，若兩者間IOU大于閾值，則進行匹配，所述真實目標為乘客的頭部；

損失函數選擇單元，計算位置誤差與置信度誤差的加權和；

數據增廣單元，通過數據增強方法對數據進行增強；

微調單元：基于Hole算法，對訓練子模塊訓練的模型進行微調，改變網絡結構得到更加稠密的得分圖；

過濾單元，基于NMS算法刪除錯誤的、重疊的及不準確的邊界框。