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1、發(fā)展智能公共交通系統(tǒng)是解決城市交通問(wèn)題的有效途徑。自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)是智能公交系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),是自動(dòng)收集乘客上下車(chē)時(shí)間和地點(diǎn)的最有效方法之一,對(duì)實(shí)現(xiàn)公交實(shí)時(shí)調(diào)度,優(yōu)化公交線路和進(jìn)行交通預(yù)測(cè)等有重要意義。由于我國(guó)公交上下車(chē)客流密度較大,目前國(guó)外廣泛使用的自動(dòng)乘客檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于我國(guó)公交客流量統(tǒng)計(jì)精度不高,無(wú)法滿足客流信息采集的需求。本文在介紹客流信息采集技術(shù),深入分析現(xiàn)有自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,提出將數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)與數(shù)字圖像處理
2、技術(shù)應(yīng)用于自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)中,由此建立基于多目標(biāo)識(shí)別的自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)系統(tǒng)的系統(tǒng)框架,闡述系統(tǒng)功能模塊以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的支撐技術(shù)。其中,數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)與數(shù)字圖像處理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)基于多目標(biāo)識(shí)別的自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)的前提與基礎(chǔ),多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤計(jì)數(shù)算法是技術(shù)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用的核心。針對(duì)乘客上下車(chē)圖像序列的特點(diǎn),在研究和比較傳統(tǒng)的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出和實(shí)現(xiàn)了適用于上下車(chē)乘客檢測(cè)與跟蹤計(jì)數(shù)的算法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,給出了兩步運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法:首
3、先提出了一種基于塊平均灰度差值的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在檢測(cè)算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在檢測(cè);其次利用有效的圖像濾波、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取,并提出了一種簡(jiǎn)單實(shí)用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割方法——基于頭頂圖像灰度值統(tǒng)計(jì)的半閾值分割結(jié)合自適應(yīng)閾值分割的閾值分割算法,與其它經(jīng)典的圖像分割算法比較,具有計(jì)算簡(jiǎn)單、分割速度快的特點(diǎn)。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面,設(shè)計(jì)的基于目標(biāo)特征匹配的跟蹤算法對(duì)質(zhì)心歐氏距離代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn);并利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性,預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)
4、位置,以縮小目標(biāo)搜索匹配的范圍;建立每個(gè)被跟蹤目標(biāo)的“目標(biāo)鏈”,進(jìn)而建立目標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,保證跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。本文對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的乘客上下車(chē)圖像序列進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于多目標(biāo)識(shí)別的自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)成功地實(shí)現(xiàn)了上下車(chē)乘客人數(shù)的自動(dòng)統(tǒng)計(jì),對(duì)上下車(chē)乘客人數(shù)的統(tǒng)計(jì)在90%以上的試驗(yàn)中,檢測(cè)精度可達(dá)到90%以上。給出的多目標(biāo)識(shí)別算法與其它算法相比,對(duì)多乘客目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤計(jì)數(shù),在減少計(jì)算量、提高系統(tǒng)處理速度的同時(shí),具有較高的精度。
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