[發明專利]軌道交通車廂客流估計方法有效
| 申請號： | 202110583990.6 | 申請日： | 2021-05-27 |
| 公開（公告）號： | CN113159004B | 公開（公告）日： | 2023-03-10 |
| 發明（設計）人： | 陶硯蘊;劉書廷;岳國旗;盛潔;金天虎;吳澄;汪一鳴 | 申請（專利權）人： | 蘇州大學 |
| 主分類號： | G06V20/52 | 分類號： | G06V20/52;G06V20/59;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 李艾 |
| 地址： | 215000 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 軌道交通 車廂 客流 估計 方法 | ||
1.軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，包括如下步驟：
利用多種檢測算法分別對多種數據源中包含的人體特征進行訓練得出檢測模型；
車廂內攝像頭拍攝車廂內圖像，采用上述訓練后的各檢測模型分別對各攝像頭拍攝的圖像進行檢測并對檢測結果進行集成；
將車廂內的多個座位位置和空白位置分別劃分為座位區域和空白區域；
根據車廂內多個攝像頭的視覺范圍，對視覺重疊部分中空白區域的站立人數和座位區域的站立人數及座位人數進行統計；
根據視覺重疊部分中空白區域和座位區域人數推導視覺遠端部分中空白區域和座位區域人數；
估計全車廂乘客數量。
2.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，檢測的人體特征包括頭部特征和手部特征，且檢測算法對數據源進行橫向聯邦學習和縱向聯邦學習，其中橫向聯邦學習用于提取人的頭部特征數據，縱向聯邦學習用于提取人的頭部特征數據和手部特征數據。
3.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，多種檢測算法包括FCHD算法、Faster-RCNN算法和YOLOv3算法。
4.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，視覺重疊部分中各區域的站立人數分別統計為各攝像頭檢測的站立人數的均值進位取整。
5.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，視覺重疊部分中，將座位區域的座位平均劃分在多個網格內，單個座位區域的座位人數統計為：
Nseat＝a*[∑S(x)]+nseat
其中，a為每個網格存在的座位數，x為網格編號，S(x)＝0表示x網格內沒有檢測到站立乘客，S(x)＝1表示x網格內檢測到站立乘客，nseat為無遮擋的座位上的乘客數。
6.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，視覺遠端部分中空白區域和座位區域的人數由泊松分布推導得出。
7.根據權利要求6所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，泊松分布的累計概率選擇為[0.3,0.9]。
8.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，在利用檢測模型進行檢測前，將攝像頭拍攝的視頻按幀轉化為靜態圖片。
9.根據權利要求8所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，攝像頭拍攝的圖像由Python-OpenCV進行截幀，截幀頻次為10幀/秒。
10.根據權利要求1所述的軌道交通車廂客流估計方法，其特征在于，多種算法中任一種檢測為乘客，則認定為乘客。
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