[发明专利]一种基于RFS的公交车人数检测系统

说明书

本发明涉及一种基于RFS的公交车人数检测系统，包括：视频数据获取及预处理模块，通过车载摄像装置对上、下车门区域进行拍摄，获取乘客上、下车视频数据，并对视频数据进行预处理；人头检测模块，对预处理后的视频数据，通过SSD深度卷积神经网络算法进行人头检测；基于RFS的GM‑PHD人头跟踪模块，采用基于RFS的GM‑PHD滤波算法对视频数据实现人头跟踪；人数统计输出模块，根据检测的人头信息获取运动轨迹信息，根据运动轨迹信息对乘客人数进行计数。与现有技术相比，本发明具有检测稳定、准确，无需对公交车辆进行改造等优点。

技术领域

本发明涉及电子信息领域，尤其是涉及一种基于RFS的公交车人数检测系统。

背景技术

随着我国经济的快速增长、城市化程度的不断加深及机动车数量的持续增加，交通拥堵现象日益严重，很大程度上阻碍了城市可持续发展道路。而公共交通是城市客运系统的重要组成部分，联系着社会生活生产的各个领域，承担了大部分居民出行交通的客运任务。优先发展公共交通、科学合理的设计公交线网、提高公交出行的舒适度和吸引力是解决城市严峻交通状况的最佳方案。

公交车的乘客人数的实时检测数据是公交系统数据的重要部分。在公交规划运营层面，能为公交线网优化提供数据支持；在乘客需求层面，可以通过公交车实时人数公开化减少乘客不必要的等车时间，以便选择其他线路出行。现有的公交车乘客人数检测方法主要有三种：第一种是压力传感检测，通过总重量与上、下车分重量进行统计分析得到公交车人数；第二种是红外线检测，在上、下车车门处安装红外检测装置对上下车人数进行检测统计；第三种是图像处理，利用车厢内全方位视频图像数据直接进行人数的检测。上述第一、第二种方法需要对公交车进行改造后才能实现；而第三种方法中对车厢内摄像头重复覆盖区域的人数检测误差较大，统计数据的精确度较低。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于RFS的公交车人数检测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于RFS的公交车人数检测系统，该系统包括：

视频数据获取及预处理模块，通过车载摄像装置对上、下车门区域进行拍摄，获取乘客上、下车视频数据，并对视频数据进行预处理；

人头检测模块，对预处理后的视频数据，通过SSD深度卷积神经网络算法进行乘客人头检测；

基于RFS的GM-PHD人头跟踪模块，采用基于RFS的GM-PHD滤波算法对视频数据实现乘客人头跟踪；

人数统计输出模块，根据检测的乘客人头信息获取运动轨迹信息，根据运动轨迹信息对乘客人数进行计数。

具体地，所述视频数据获取及预处理模块包括：

上下车视频获取子模块，通过车载摄像装置对上、下车门区域进行拍摄获取视频数据，通过对上、下车视频数据中的人数进行检测，获取公交车到达站点时的上、下车人数，并将视频数据无线传输至视频数据预处理子模块；

视频数据预处理子模块，对视频进行切帧处理，并对处理后的数据进行标准化。

所述人头检测模块包括：

训练子模块，对经过视频数据获取及预处理模块处理后的视频数据的图片序列进行标注，利用标注的图片序列训练SSD深度卷积神经网络；

预测子模块，将待检测视频数据输入训练后的SSD深度卷积神经网络，对待检测图片序列进行乘客人头检测，并将检测得到的乘客人头的质心位置信息传输至所述基于RFS的GM-PHD人头跟踪模块。

所述基于RFS的GM-PHD人头跟踪模块包括：

预测子模块：根据乘客人头的质心位置信息依次进行新生目标预测、孵化目标预测和继续存在目标预测；