[发明专利]基于深度学习的公交车客流量统计方法和系统在审
| 申请号： | 201910347705.3 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110084197A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 尚广利;刘星;张伟 | 申请（专利权）人： | 苏州清研微视电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;丁浩秋 |
| 地址： | 215200 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的公交车客流量统计方法，包括离线采集客流样本数据，并进行格式转化；搭建深度学习模型进行训练；对训练得到的模型利用测试样本进行测试，保存学习到的模型参数；采用学习到的模型对实时视频流进行检测，并存储检测到的人头信息；对连续多帧检测到的人头信息进行跟踪，确定多个运动目标；将确定的运动目标与预先设定的计数阈值进行比较，当运动目标达到计数阈值时计数。在人头检测时，对检测到的目标框进行二次验证，输入到提前训练好的分类网络中，对该目标框进行分类确认，得到是否为人头，极大的提高了人头的检出率和降低了人头的漏检、误检率，很好的解决了拥堵、背包、带帽等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 运动目标 客流量统计 检测 公交车 目标框 学习 实时视频流 测试样本 存储检测 分类网络 格式转化 模型参数 样本数据 检出率 误检率 阈值时 带帽 多帧 离线 漏检 拥堵 背包 客流 验证 采集 测试 保存 分类 跟踪 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的公交车客流量统计方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：离线采集客流样本数据，并将样本数据分成训练和测试样本两部分，并转化成用于caffe深度学习框架的格式；S02：搭建客流人头深度学习模型，利用样本数据通过caffe深度学习框架进行训练；S03：对训练得到的模型利用测试样本进行测试，若模型测试的检出率低于设定阈值，则继续训练模型，反之，得到最终的模型参数；S04：采用学习得到的模型对实时视频流进行检测，得到目标框图像，并存储检测到的人头信息；S05：对连续多帧检测到的人头信息进行跟踪，确定多个运动目标；S06：将确定的人体目标与预先设定的计数阈值进行比较，当运动目标达到计数阈值时计数。
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