[发明专利]对象派遣频次辨识平台

说明书

本发明涉及一种对象派遣频次辨识平台，包括：分布式捕获设备，包括分别设置在同一公交线路的各个公交站台中心位置正上方的各个图像捕获器件，每一个图像捕获器件用于在捕获触发时刻执行对公交站台的捕获动作，以获得站台捕获画面；布局检测器件，用于针对每一个捕获触发时刻获取在同一公交线路的各个公交站台分别对应的各个参考人员数量；派遣决策器件，用于基于当前捕获触发时刻在同一公交线路的各个公交站台分别对应的各个参考人员数量确定当前发车策略。通过本发明，能够采用基于各个公交站台的实地人流数据确定车次派发频率的模式执行公交线路始发站车次派发频率的判断，从而提升公交线路车次调配的可靠性和有效性。

技术领域

本发明涉及视觉分析领域，尤其涉及一种对象派遣频次辨识平台。

背景技术

视觉分析中，视觉识别是主要分支之一。视觉识别是计算机视觉领域最重要的任务。虽然深度学习技术给这个领域带来了深远的影响，许多任务的SOTA相比于以前也已经是突飞猛进，但就目前来看，还没有任何一套方法能够在一般意义上解决识别问题。当前算法的不足之处有很多，而学界较为公认的未来发展方向主要分为数据、模型、知识三大方面。其中，知识是一个相对模糊的概念，迄今还没有准确清晰的定义。而数据和模型，则构成了当前大部分视觉算法的主要困难。

目前，对于城市公交线路的车次派发频率的决策数据基本上是基于公交线路的历史人流数据，历史人流数据越多，对于的公交线路的车次派发频率越快。然而，由于历史人流数据仅仅反应过往乘客分布情况，无法反应当前乘客的分布情况，导致现场车次派发频率和实地乘客数量的错配。

发明内容

为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种对象派遣频次辨识平台，能够替换原有的基于历史人流数据的车次派发模式，采用基于各个公交站台的实地人流数据确定车次派发频率的模式执行公交线路始发站车次派发频率的判断，尤为关键的是，基于到达始发站的公交站台的距离远近确定对应的加权计算模式，从而保证现场车次派发频率和实地乘客数量的匹配。

为此，本发明至少需要具备以下三处关键的发明点：

(1)采集同一公交线路在同一时刻各个公交站台的滞留人员数量，并对各个公交站台的滞留人员数量执行基于公交站台到始发站远近的加权求和计算，以基于计算结果修订所述公交线路的始发站的相应车辆派遣策略；

(2)在具体的加权求和计算中，每一公交站台到始发站的距离越远，对所述公交站台对应的滞留人员数量提供的参与加权求和计算的权重数值越大；

(3)确定与加权数据成正比的运营车辆总数，当确定的运营车辆总数大于当前仍运营在公交线路上的运营车辆数量时，始发站增派运营车辆。

根据本发明的一方面，提供了一种对象派遣频次辨识平台，所述平台包括：

分布式捕获设备，包括分别设置在同一公交线路的各个公交站台中心位置正上方的各个图像捕获器件，每一个图像捕获器件用于在捕获触发时刻执行对公交站台的捕获动作，以获得站台捕获画面；

同步协调设备，分别与所述各个图像捕获器件连接，用于采用同步控制时序为各个图像捕获器件同时发送每一个捕获触发信号，所述每一个捕获触发信号发生在相应的捕获触发时刻；

首端解析设备，与所述同步协调设备连接，用于对每一帧站台捕获画面执行仿射变换动作，以获得相应的首端解析画面；

中端解析设备，与所述首端解析设备连接，用于对接收到的首端解析画面执行引导滤波动作，以获得相应的中端解析画面；

末端解析设备，与所述中端解析设备连接，用于对接收到的中端解析画面执行对比度提升动作，以获得相应的末端解析画面；

内容提取器件，与所述末端解析设备连接，用于识别所述末端解析画面中各个人体目标分别占据的各个图像分块，并累计所述各个人体目标的数量以作为所述末端解析画面相应的公交站台在某一捕获触发时刻对应的参考人员数量；