[发明专利]一种车载客流统计方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种车载客流统计方法，其特征在于，所述车载客流统计方法包括：

图像获取步骤：当车辆停止运行并当车门开启时，通过摄像设备实时获取每一帧视频图像；所述摄像设备安装于车辆的车门区域的正上方；

位置获取步骤：对每一帧视频图像进行目标识别处理得出每一帧视频图像中每个人头在每一帧视频图像中的位置信息；

设定步骤：按照每一帧视频图像获取的先后顺序依次取一帧视频图像并记为当前帧视频图像；

判断步骤：判断当前帧视频图像是否为第一帧，若是，则执行初始化步骤；若否，则执行预测步骤：

初始化步骤：获取第一帧视频图像中的每个人头在第一帧视频图像中的位置信息，并为每个人头进行编号以及根据第一帧视频图像中的每个人头在第一帧视频图像中的位置信息得出每个人头的初始位置，然后执行设定步骤；

预测步骤：获取前一帧视频图像中的每个人头在前一帧视频图像中的位置信息，并根据前一帧视频图像的每个人头在前一帧视频图像中的位置信息进行预测得出前一帧视频图像的每个人头在当前帧视频图像中的位置信息，执行对比步骤；

对比步骤：获取当前帧视频图像中的每个人头在当前帧视频图像中的位置信息，并将其与前一帧视频图像中的每个人头在当前帧视频图像中的位置信息进行对比得出第一子集、第二子集和第三子集；其中，第一子集包括存在于前一帧视频图像但不存在当前帧视频图像的人头及其在前一帧视频图像中的位置信息；第二子集包括存在于前一帧视频图像且存在于当前帧视频图像的人头及其在前一帧视频图像中的位置信息、在当前帧视频图像中的位置信息；第三子集包括不存在于前一帧视频图像但存在于当前帧视频图像的人头的位置信息及其在当前帧视频图像中的位置信息；然后执行第一统计步骤；

第一统计步骤：获取第三子集中的每个人头并进行编号，以及根据第三子集中的每个人头在当前帧视频图像中的位置信息得出第三子集中的每个人头的初始位置并存储系统中；获取第二子集中的每个人头在前一帧视频图像中的位置信息、以及在当前帧视频图像中的位置信息得出第二子集中每个人头的中间位置，并按照第二子集中的每个人头的编号将第二子集中的每个人头的中间位置存储于系统中；获取第一子集中的每个人头，以及根据第一子集中的每个人头的编号从系统中得出每个人头的初始位置、中间位置，并根据第一子集中的每个人头初始位置、中间位置得出对应移动轨迹，然后根据第一子集中的每个人头的移动轨迹统计上车乘客和下车乘客以及更新系统中的上车乘客数量和下车乘客数量；然后执行设定步骤；直到所有的视频图像均判断完毕，根据系统中的上车乘客数量和下车乘客数量得出车载客流量。

2.根据权利要求1所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，所述图像获取步骤还包括：对获取到的每一帧视频图像进行预处理；所述预处理包括尺寸缩放和归一化处理。

3.根据权利要求1所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，还包括：第二统计步骤：当车门关闭时，获取车门区域的人并将其判断为上车人员，并更新系统中的上车乘客数量。

4.根据权利要求1所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，所述位置获取步骤包括：采用目标检测神经网络对每一帧视频图像进行目标识别处理；所述目标检测神经网络为以下任意一种：SSD神经网络、RCNN神经网络、FASTER-RCNN神经网络以及YOLO神经网络。

5.根据权利要求1所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，每个人头在视频图像中的位置信息为每个人头在视频图像中所占的区域的位置信息。

6.根据权利要求5所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，每个人头在视频图像中所占的区域为方形区域；每个人头在视频图像中的位置信息包括每个人头在视频图像中所占的方形区域的左上角坐标和右下角坐标；其中，左上角坐标为方形区域的左上角在视频图像中的像素坐标、右下角坐标为方形区域的右下角在视频图像中的像素坐标。

7.根据权利要求1所述的一种车载客流统计方法，其特征在于，所述预测步骤还包括：采用卡尔曼滤波算法根据前一帧视频图像中的每个人头在前一帧视频图像中的位置信息进行预测得出前一帧视频图像的每个人头在当前帧视频图像中的位置信息。