基于视频图像处理的公交车内拥挤检测算法研究

发布时间：2017-09-09 02:18

  本文关键词：基于视频图像处理的公交车内拥挤检测算法研究

  更多相关文章： 公共交通 视频图像处理 拥挤检测 纹理分析 MATLAB GUI

【摘要】：实时获取公交车内乘客信息是智能公交调度实现的关键,针对当前公交车客流信息获取方式落后的问题,本文基于公交车内前置摄像头的视频监控获得车内乘客分布图像,通过视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,从而改善了现有公交车内乘客信息的采集方法,对优化公交调度、提升公交服务质量具有重要意义。首先针对车载视频监控受车身振动及电磁干扰的影响,本文采取了常见的图像预处理方法:通过灰度直方图直观分析图像的信息分布,通过灰度阈值变换等方法有效提取感兴趣的目标区域;其次针对公交车内座位区域的特征,考虑反光、遮挡等情况,手动选定座位背景区域,融合HSV颜色模型法和帧间差分法实现前排座位乘客检测,当前排座位都被占用后,进一步进行通道区域乘客拥挤检测;手动选定三个通道背景区域,使用HSV颜色模型法和纹理分析法对通道三个区域的乘客拥挤进行检测,通过提取通道区域的颜色特征和有效纹理特征参数,实现公交车通道的分区域判断,分区域判断保证了融合算法在实际场景适应性的同时提高了实验的准确率,根据分区域的判断结果综合得出公交车内的乘客拥挤情况;最后设计出用户交互GUI界面,根据实验的操作需要系统应具备图片读入、数据输入等功能,针对实际功能需要界面设置了打开、输入等菜单对话框,通过界面的仿真验证了算法的实用性。实验共检测3516张公交车视频监控图像,总体准确率达到93.6%,实验用时64分04秒,实验结果进一步表明本文算法具有较高的准确率和较好的实时性。
【关键词】：公共交通 视频图像处理 拥挤检测 纹理分析 MATLAB GUI
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 论文的研究背景8-9
• 1.2 论文的研究目标和意义9
• 1.2.1 研究目标9
• 1.2.2 研究意义9
• 1.3 国内外研究现状9-13
• 1.4 论文的研究内容13-15
• 1.5 论文的结构安排15-17
• 第二章 视频图像预处理17-23
• 2.1 公交车智能调度系统17-18
• 2.2 数字图像点运算18-19
• 2.3 灰度直方图19-20
• 2.4 灰度阈值变换20-22
• 2.4.1 直方图阈值法21
• 2.4.2 自动阈值法21-22
• 2.5 本章小节22-23
• 第三章 公交车内拥挤程度检测算法23-50
• 3.1 拥挤的标准23-25
• 3.1.1 拥挤的定义23-24
• 3.1.2 拥挤的判断标准24-25
• 3.2 座位区域乘客检测算法25-34
• 3.2.1 座位区域乘客检测算法概述25-27
• 3.2.2 座位区域乘客检测算法实验27-28
• 3.2.3 座位区域乘客检测算法流程图28-29
• 3.2.4 座位区域乘客检测算法步骤29-34
• 3.3 通道区域乘客检测算法34-45
• 3.3.1 通道区域乘客检测算法概述34-35
• 3.3.2 通道区域乘客检测算法实验35-37
• 3.3.3 通道区域乘客检测算法流程图37-38
• 3.3.4 通道区域乘客检测算法步骤38-45
• 3.4 实验结果与分析45-49
• 3.4.1 拥挤检测算法流程45-46
• 3.4.2 实验结果46-48
• 3.4.3 实验结果分析48-49
• 3.5 本章小节49-50
• 第四章 检测系统的设计与实现50-58
• 4.1 系统设计的基本原则50-51
• 4.2 系统的功能需要51
• 4.3 功能实现与运行演示51-57
• 4.4 本章小节57-58
• 结论与展望58-60
• 结论58
• 研究展望58-60
• 参考文献60-63
• 附录163-67
• 附录267-70
• 攻读学位期间取得的研究成果70-71
• 致谢71

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本文编号：817712