基于图像序列的多乘客目标识别和计数的研究

作     者：马灵飞 

作者单位：天津大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孟昭鹏

授予年度：2012年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：自动乘客计数 运动目标检测 特征提取 运动目标跟踪 

摘      要：自动乘客计数（Automatic Passenger Counting,APC）技术是不需要人工干预,通过一定的检测方法,对一定场所内人流大小的统计。自动乘客计数尤其是现代化智能公交系统的一个重要功能模块,为公交实时调度、优化和预测提供决策依据。优秀的客流计数系统能够精确记录乘客流量,节约商业运作成本,便于管理者实时了解运营情况,实现更高效的公交系统的运营管理。 相比于其它自动乘客计数系统,基于数字图像处理技术的自动乘客计数方法日趋成为现代化智能交通系统领域的研究热点问题。其中,多运动目标检测与计数的功能设计是该研究的核心。多运动目标检测与计数的结果直接影响整个系统精度。 本文采用数字图像处理平台,提出了一种新的基于图像序列的多乘客目标识别算法,构建以摄像头采集的实时图像为输入的自动乘客计数系统。通过自动图像识别手段,系统自动输出上下车乘客人数。多乘客目标识别需要同时实现多乘客目标检测、多乘客目标跟踪、多乘客目标计数这三个部分的功能。光照、人头遮挡和天气变化等因素会影响系统功能的实现。为提高图像检测的鲁棒性,本文以自适应的模型方法为背景图像进行建模。在乘客目标识别方面,利用人头与圆形之间的相似度构造评价模型,减小系统计算量,提高效率。在目标跟踪方法的选择上,利用包含颜色信息和概率特征的Mean Shift算法设计仿射变换,提高系统的鲁棒性。计数方法的研究中,提出目标序列概念,实现对公交车运动目标的跟踪和计数。 本文对基于图像序列的多乘客目标识别和计数中的新技术、新方法进行实验仿真。通过实验表明,系统能够有效掌控不同时间不同区域的客流信息,实现对上下车客流量的准确统计。从而,本研究为智能交通系统提供科学依据。