[发明专利]一种基于行为特征的乘客人数计量方法

摘要

一种基于行为特征的乘客人数计量方法，将人在上车和下车时的行为分为四种行为模式，再采用基于SVM的分析学习模式，先确定四类行为模式的核函数，将训练数据通过一个映射将其映射到一个高维空间中，并求解出最优超平面使得训练数据变得线性可分。提取四类行为模式特征点，生成对应的特征矩阵并构建分类器。当需要分析一组未知的数据时，将数据送入分类器中进行分类，则最终分类的结果即为该组数据对应的行为模式，由行为模式就可以进行人数计数。本发明有针对智能交通识别技术的特点，融合了行为特征与计算机技术，增加测量的准确性和实时性，获取了更加真实、准确、实时车辆的负载信息，为车辆的管理和监督提供了重要的参考。

主权项

一种基于行为特征的乘客人数计量方法，其特征在于以下步骤，(1)将人在上车和下车时的行为分为四种行为模式：单人上车、单人下车、双人上车和双人下车，分别记为R1，R2，R3,R4；单人上车R1：单人上车分为两个阶段；第一阶段，人的一只脚脚面踏在第一级台阶上；之后人的重心前移，人体完全置于第一级台阶上；第二阶段，随着另一只脚抬起，腿部发力，之后踏上第二级台阶，人体重心再次前移，离开第一级台阶，完成上车过程；单人下车R2：单人下车分为两个阶段；第一阶段，人体重心突然下降，乘客从第二级台阶踏上第一级台阶；之后人体重心前移，人体完全置于第一级台阶上；第二阶段，随着重力作用，人体顺势腿部弯曲，之后重心再次前移，离开第一级台阶，完成下车过程；双人上车R3：双人上车分为三个阶段；第一阶段，第一名乘客的一只脚脚面踏在第一级台阶上，之后第一名乘客重心前移，人体完全置于第一级台阶上；第二阶段，第一名乘客的另一只脚抬起，重心前移，为第二名乘客留出位置；第二名乘客一只脚面落在第一级台阶上，此时两人同时有一只脚面处于第一级台阶；第三阶段，随后两名乘客重心同时前移，第一名乘客离开第一级台阶，完成上车动作；第二名乘客此时完全置于第一级台阶上；之后第二名乘客另一只脚抬起，腿部发力，踏上第二级台阶，人体重心再次前移，离开第一级台阶，完成上车过程；双人下车R4：双人下车分为三个阶段；第一阶段，第一名乘客重心突然下降，从第二级台阶踏上第一级台阶；之后人的重心前移，人体完全置于第一级台阶上；第二阶段，随着重力作用，第一名乘客顺势腿部弯曲，之后重心再次前移，离开第一级台阶，为第二名乘客留出位置；第二名乘客一只脚面落在第一级台阶上，此时两人同时有一只脚面处于第一级台阶；第三阶段，随后两名乘客重心同时前移，第一名乘客离开第一级台阶，完成下车动作；第二名乘客此时完全置于第一级台阶上；之后第二名乘客随着重力作用，人体顺势腿部弯曲，之后重心再次前移，离开第一级台阶，完成下车过程；(2)上述的四种行为模式由设在车内的图像、超声波或压力传感器获取识别，提取的四种行为特征描述记录为四种行为的特征矩阵；(3)采用二叉树多类分类算法对四种行为模式进行分类，具体如下：第一层，对单人行为和双人行为进行分类，记为SVM1：将单人上车与单人下车的特征矩阵合并为单人行为的特征矩阵送入左子树，将双人上车与双人下车的特征矩阵合并为双人行为的特征矩阵送入右子树；第二层，对上车行为和下车行为进行分类；二叉树的左子树分类器记为SVM2，单人上车特征矩阵与单人下车特征矩阵构造SVM2；通过SVM2分类确定单人上车和单人下车行为；二叉树的右子树分类器记为SVM3，双人上车特征矩阵与双人下车特征矩阵构造SVM3；通过SVM3分类确定双人上车和双人下车行为；二叉树多类分类算法流程为将未知类别的特征矩阵先使用SVM1分类器分类，若分类为单人行为，则使用SVM2分类器确定最终类别；若分类为双人行为，则使用SVM3分类器确定最终类别；按上述分类将四种行为类别的个数，分别记为D1、D2、D3、D4；(4)计算第k站的当前乘客人数Pk：Pk＝Pk‑1+D1‑D2+2D3‑2D4，Pk‑1是第k‑1站的乘客人数。