基于多線程并行求解的客流分析方法研發(fā).pdf

1、利用視頻圖像進(jìn)行客流分析的技術(shù)應(yīng)用于公共交通管理領(lǐng)域，起到節(jié)省人力成本、提高效率、改進(jìn)管理體系等作用。隨著我國智能交通行業(yè)的發(fā)展，基于視頻圖像的客流分析技術(shù)越來越呈現(xiàn)出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。 視頻圖像處理中運(yùn)動(dòng)人體的分割與跟蹤是相互獨(dú)立且緊密聯(lián)系的兩個(gè)部分，分割的好壞直接影響跟蹤的效果，跟蹤是分割的高層次應(yīng)用。本文將攝像頭安裝在上、下車門處車頂?shù)暮线m位置，對(duì)運(yùn)功人體頭頂區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，基本解決了智能公交客流運(yùn)動(dòng)人體視頻圖像處理

2、中目標(biāo)自遮擋與不完全相互遮擋的難題。運(yùn)動(dòng)人體的分割技術(shù)和跟蹤技術(shù)在文中無縫的結(jié)合起來并運(yùn)用在公交車上對(duì)上、下車的乘客進(jìn)行智能監(jiān)控并統(tǒng)計(jì)客流量。 本文對(duì)智能公交客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)的運(yùn)功人體頭頂候選區(qū)域初步檢測(cè)、運(yùn)功人體頭頂區(qū)域分割和運(yùn)功人體頭頂區(qū)域跟蹤進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。對(duì)于運(yùn)功人體頭頂區(qū)域初步檢測(cè)，論文提出了將背景差分和幀差分相結(jié)合的改進(jìn)背景差分算法，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)功人體頭頂候選區(qū)域的提取。在運(yùn)動(dòng)人體頭頂區(qū)域邊緣分割方面，在對(duì)以上初步檢測(cè)結(jié)果

3、(除頭頂外還有運(yùn)功人體其它部分)的基礎(chǔ)上，通過基于Cannv算子的邊緣檢測(cè)和改進(jìn)的哈夫變換，將運(yùn)動(dòng)人體頭頂區(qū)域精確分割了出來。對(duì)于運(yùn)動(dòng)人體頭頂區(qū)域跟蹤問題，提出了基于差分圖像運(yùn)功預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)人體頭頂區(qū)域(目標(biāo))跟蹤算法，充分解決了光線不均衡和運(yùn)功人體遮檔的難題，實(shí)現(xiàn)了公交客流的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 目前基于視頻圖像的公交客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)國內(nèi)外已有一些產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品要在光照均衡，客流不擁擠等前提下才能達(dá)到較高的計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率，因而對(duì)于實(shí)際工作環(huán)境的

4、適應(yīng)性較差。本文在客流分析已有方法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，基本解決了因天氣、光線、客流擁擠等所造成的運(yùn)動(dòng)人體分割與跟蹤難題，使得客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)具備更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，并在Microsoft Windows XP平臺(tái)上VC 6.0開發(fā)環(huán)境下，采用上述算法完成了智能公交客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)軟件的開發(fā)。通過對(duì)不同公共汽車站點(diǎn)、時(shí)間、天氣拍攝的視頻錄像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明本文所提出的方法具有較好的適應(yīng)性和實(shí)時(shí)性，具有實(shí)際工程應(yīng)用的價(jià)值。 最后，本文探討了運(yùn)