基于OpenCV的公交客流计数方法研究

发布时间：2017-07-21 01:08

  本文关键词：基于OpenCV的公交客流计数方法研究

  更多相关文章： 客流计数 码本模型 形态学滤波 霍夫变换 目标追踪

【摘要】：快速获取公共区域的实时人流量并进行反馈,这对商业应用和人员密集场所的安全管理起着重要的作用。公交车作为一种载客量大和周转率高的公共交通工具,其智能化管理水平直接关系着城市的交通运行情况。目前,我国城市公共交通中存在许多亟待解决的问题,例如:城市公交线路规划不合理,客流高峰时车次密度低,BRT换乘站台设置缺乏科学性,公交车运输效率较低,公交线路配置滞后等等。准确而全面地获取公交客流信息,根据实时客流情况,合理安排公交车辆调度,可以有效解决出行难问题。由于乘车环境光线的剧烈变化和较高的实时性要求,公交车的客流统计技术成为研究的难点。目前,公交客流统计研究的焦点聚集在计算机视觉方面。计算机视觉是在图像处理的基础上发展的新兴学科,在计算机科学和工程、模式识别、信号处理、神经科学等多个研究方面有着广阔的发展前景。借助计算机的高速发展,计算机视觉在科技生活方面凸显出巨大的作用。本研究课题借助公交车内已有的监控设备,设计出一种基于实现单目视觉下的公交客流计数方法。论文首先对获取的实时图像进行预处理,保留关键信息。考虑到公交车内部光线、阴影不断变化的环境因素,提出基于码本模型和形态学滤波相结合的乘客目标检测方法,获取出运动前景。然后,采用改进后的变换对乘客头部特征进行分割提取,为后续目标的追踪打下了良好的基础。最后采用基于目标区域动态更新的算法对目标进行追踪,通过分析追踪矩形框与车门处计数线的接触情况,判断计数。本文设计的硬件开发平台为SBC3730多功能开发板,软件开发平台为Qt,运用视觉库中的数据结构和封装函数进行图像处理。实验视频是由合作企业利用现有监控设备采集而来的多段乘客上下车监控视频片段组成,针对每一段视频在PC平台上进行测试。实验结果表明,该方法能够有效实现上下车人数统计,计数准确性能够满足实际应用的需求,可应用于实时的客流计数系统。
【关键词】：客流计数 码本模型 形态学滤波 霍夫变换 目标追踪
【学位授予单位】：郑州大学
【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
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 OpenCV简介12-13
• 1.4 主要工作内容及论文安排13-15
• 1.4.1 工作内容13-14
• 1.4.2 论文安排14-15
• 参考文献15-16
• 2 数字图像处理技术16-24
• 2.1 灰度化16-17
• 2.2 图像去噪17-20
• 2.2.1 均值滤波18
• 2.2.2 中值滤波18-19
• 2.2.3 实验效果19-20
• 2.3 图像二值化20-23
• 2.3.1 直方图法21-22
• 2.3.2 Otsu方法22-23
• 2.4 本章小结23
• 参考文献23-24
• 3 乘客运动检测方法分析24-41
• 3.1 常用运动检测算法分析24-32
• 3.1.1 帧间差分法24-26
• 3.1.2 光流法26-29
• 3.1.3 背景差分法29-32
• 3.2 基于码本模型的前景检测算法32-37
• 3.2.1 码本模型的原理34-35
• 3.2.2 训练背景模型35-36
• 3.2.3 前景提取36-37
• 3.2.4 消除伪前景信息37
• 3.3 形态学腐蚀处理37-39
• 3.4 本章小结39
• 参考文献39-41
• 4 运动目标特征提取41-52
• 4.1 常见的特征提取算法41-44
• 4.1.1 基于均值漂移的分割算法41-42
• 4.1.2 基于区域合并的分割算法42-43
• 4.1.3 分水岭分割算法43-44
• 4.2 Hough变换提取乘客头部特征44-47
• 4.2.1 公交车场景分析44
• 4.2.2 基于梯度方向的Hough变换圆检测算法44-47
• 4.3 改进Hough变换去除伪目标47-50
• 4.4 本章小结50
• 参考文献50-52
• 5 运动目标跟踪与计数研究52-58
• 5.1 目标跟踪算法简介52-53
• 5.2 基于目标区域动态更新的跟踪算法53-55
• 5.3 客流计数55-56
• 5.4 本章小结56-57
• 参考文献57-58
• 6 客流统计系统设计及实验结果58-63
• 6.1 系统开发平台设计58-59
• 6.2 软件系统实现59-61
• 6.3 实验结果61-62
• 参考文献62-63
• 7 总结与展望63-66
• 7.1 总结63-64
• 7.2 展望64-66
• 致谢66-67
• 个人简历、在校期间发表的学术论文67

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本文编号：570776