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公交车人流量监测系统设计

长安大学学报（自然科学版） 2011年第5期31卷 80-84页

作者：郭荣庆赵轩许世维孙家永长安大学汽车学院陕西西安710064

针对公交车人流量统计较困难这一问题,设计了一种公交车人流量监测系统。该系统运用计算机图像处理技术,通过对运动图像的分割处理,得出符合人体特征的头像模块,再进行人头椭圆曲线匹配,从而可以准确地辨别出运动物体是否是人体,最后通... 详细信息

针对公交车人流量统计较困难这一问题,设计了一种公交车人流量监测系统。该系统运用计算机图像处理技术,通过对运动图像的分割处理,得出符合人体特征的头像模块,再进行人头椭圆曲线匹配,从而可以准确地辨别出运动物体是否是人体,最后通过监测已确认的人体的运动质心是否越过设定的计数线来实现对车上人数的计数。本系统能够简单、高效地统计出公交车各时段、各站点人流量以及车载乘客人数,为公交车调度提供信息依据,并能实现超载报警功能。

关键词：交通工程人流量监测图像处理质心获取

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基于无线感知和集成学习的人流量监测方法

计算机工程与设计 2022年第11期43卷 3243-3249页

作者：杨志勇王环环刘灿南昌航空大学软件学院江西南昌330063

针对传统基于RSS信号进行人流量监测统计精度不高的问题,提出一种基于集成机器学习模型的人流量监测方法。采用部署在“门”型框架上的多个物联网节点组建的无线感知网络采集RSS信号,对其进行预处理提取特征值,基于“学习型”结合策略,... 详细信息

针对传统基于RSS信号进行人流量监测统计精度不高的问题,提出一种基于集成机器学习模型的人流量监测方法。采用部署在“门”型框架上的多个物联网节点组建的无线感知网络采集RSS信号,对其进行预处理提取特征值,基于“学习型”结合策略,构建由SVM、GBDT、XGBoost这3个初级学习器和逻辑回归算法作为次级学习器的集成学习算法模型来识别瞬时人数。实验结果表明,该方法能够大幅提升识别精度,达到了较高精度的人流量监测。

关键词：人流量监测无线感知集成学习接收信号强度机器学习

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基于RSS的人流量监测方法

现代电子技术 2020年第14期43卷 156-160页

作者：杨志勇金磊刘灿南昌航空大学软件学院江西南昌330063

在风景旅游区、商场、车站、广场等大型公共场所对人流量监测统计有广泛的应用需求,利用人流量监测系统数据的反馈,可以优化资源的分配以获得最大化的社会和经济效益,也可以及时疏导人流以避免发生拥堵甚至踩踏事件。面对这些需求,提出... 详细信息

在风景旅游区、商场、车站、广场等大型公共场所对人流量监测统计有广泛的应用需求,利用人流量监测系统数据的反馈,可以优化资源的分配以获得最大化的社会和经济效益,也可以及时疏导人流以避免发生拥堵甚至踩踏事件。面对这些需求,提出一种基于无线传感器网络射频信号接收强度的人流量检测方法,该方法系统结构简单、成本低廉、监测过程无需直接接触人体且监测精度能够满足应用要求。此方法采用物联网节点构建“门”型的人流量监测无线网络,经过实验获取不同数量行人通过监测“门”时有效无线链路射频信号接收强度的衰减和值区间,以此作为特征值实现在线行人数量的识别和人流量的监测。实验结果表明,该方法能够达到较高的人流量监测准确率。

关键词：人流量监测接收信号强度无线传感器网络系统设计数据处理实验验证

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基于WiFi信道特征的人流量监测方法研究

基于WiFi信道特征的人流量监测方法研究

作者：王俊杰南昌航空大学

学位级别：硕士

近年来,随着经济文化的繁荣发展,旅游景点和地铁站等公共场合都出现聚众的情况,人数管理也因此变得越来越重要。人流量监测是用于统计特定区域的人数,它是人流量控制和救援营救等措施的基础。本文提出了一种基于商用Wi Fi的人流量监测方... 详细信息

近年来,随着经济文化的繁荣发展,旅游景点和地铁站等公共场合都出现聚众的情况,人数管理也因此变得越来越重要。人流量监测是用于统计特定区域的人数,它是人流量控制和救援营救等措施的基础。本文提出了一种基于商用Wi Fi的人流量监测方案,该方案相对于传统的人流量监测方案,有着易部署、低成本和适用性强等特点,同时无需被监测人员佩戴任何智能设备,真正做到无源监测,实现智能感知人流量的目标。在大数据和人工智能的浪潮下,无线感知成为国内外专家研究的热点。无线感知技术是一种新兴技术,它通过分析肢体对周围无线信号的影响来推断目标人员的状态和动作。本文基于此项技术提出了一个实用的人流量监测方案,称为Wi-HFM,一个基于商用Wi Fi和深度学习网络的人流量监测系统。具体地,在数据采集阶段,利用商用Wi Fi搭建具有一个发送天线和三个接收天线的AP模式收数平台,组织人员进行人流量模拟实验,采集多组数据。在数据处理与分析阶段,充分利用信道状态信息测量值中的细粒度信息,分别对振幅信息和相位信息进行预处理,包括天线对和数据包的选择、数据清洗等。为了更好的表征人数对无线信号的影响,获取最优的特征信号,利用PCA对提取时域和小波域特征的数据降维后,通过特征分析信号在时域和时频域的效果,最终确定时域上的相位差作为识别特征信号。在构建人流量监测模型阶段,利用深度学习可以学习数据潜在特征的特点,选用能挖掘潜在特征的卷积神经网络和提取信号时域特征的循环神经网络构建CLDNN模型监测人流量。本文通过搭建室内和室外模拟环境,采集了大量的实验数据样本。为了评估人流量监测系统的效果,研究了模型和实验场景中各个参数对人流量监测的影响,并选取最优的参数进行人流量监测。实验结果表明本文的方法是一个既实用,又能保护个人隐私的人流量监测方法,为人数统计领域的发展提供了一定的研究参考。

关键词： WiFi 信道状态信息深度学习无线感知人流量监测

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便携式人流量监测系统设计

怀化学院学报 2017年第5期36卷 83-86页

作者：王旭韩敏怀化学院机械与光电物理学院湖南怀化418008 怀化学院武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室湖南怀化418008

设计了一种以STC12C5A60S2单片机为控制核心的便携式人流量监测系统.系统由主机与辅机两部分构成,二者通过433M无线模块进行通信.主机中由热释电红外传感器完成人体检测,超声波传感器完成人员并行判定,单片机在进出状态判断的基础上控制... 详细信息

设计了一种以STC12C5A60S2单片机为控制核心的便携式人流量监测系统.系统由主机与辅机两部分构成,二者通过433M无线模块进行通信.主机中由热释电红外传感器完成人体检测,超声波传感器完成人员并行判定,单片机在进出状态判断的基础上控制OLED实时显示人流量数据,辅机具备火灾检测及用电器控制功能.系统采用锂电池供电便于携带和安装,通过模式设置可以实现不同的功能.

关键词：人流量监测 STC12C5A60S2 热释电红外传感器超声波传感器

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基于微信小程序云开发的人流量监测系统

电子技术与软件工程 2021年第8期 68-70页

作者：李茹平合子琦张林燕黄文杰谢珺太原理工大学信息与计算机学院山西省晋中市030600

本文设计了一种基于微信小程序云开发的人流量监测系统。硬件基于红外传感计数器,软件端“掌上有数”小程序前端基于MINA框架,后端基于云开发实现数据通信。最终测试结果表明小程序达到预期效果,便捷高校学生生活。

关键词：人流量监测微信小程序云开发

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基于深度学习的人流量监测系统研究

电子制作 2021年第9期29卷 54-55,81页

作者：李傲宗峰山东英才学院工学院山东济南250104

设计了一款基于视频的人流量监测系统,该系统结合深度学习技术与计算机视觉相关技术,采用卷积神经网络(Faster-Rcnn)进行目标检测,MeanShift进行目标跟踪,卡尔曼滤波预测行人移动位置,以达到在人流量密集的公共场所对人流量进行监测的目... 详细信息

设计了一款基于视频的人流量监测系统,该系统结合深度学习技术与计算机视觉相关技术,采用卷积神经网络(Faster-Rcnn)进行目标检测,MeanShift进行目标跟踪,卡尔曼滤波预测行人移动位置,以达到在人流量密集的公共场所对人流量进行监测的目的,为管理人员提供更加准确的、直观的人流量数据信息,方便管理人及时进行调控与管理,以做出更为合理的决策方案。

关键词：深度学习计算机视觉目标跟踪人流量监测

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地下空间人流量监测及人员足迹仿真研究

城市道桥与防洪 2019年第7期 250-254,M0027页

作者：乔英娟毛士荣范益群上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司

根据地下空间的布局、业态、人流量对地下空间人员足迹进行专项研究与分析,基于视觉的人流量采集系统,对现场进行人流量数据采集和出入规律分析;结合空间布局及指标标识布置情况,采用疏散路径软件对人员足迹进行仿真模拟,为地下空间的... 详细信息

根据地下空间的布局、业态、人流量对地下空间人员足迹进行专项研究与分析,基于视觉的人流量采集系统,对现场进行人流量数据采集和出入规律分析;结合空间布局及指标标识布置情况,采用疏散路径软件对人员足迹进行仿真模拟,为地下空间的业态布局及安全运营提供方案及管理依据。

关键词：地下空间人流量监测足迹仿真人员疏散

基于深度学习的轨道交通安全视频检测技术及系统实现

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基于深度学习的轨道交通安全视频检测技术及系统实现

作者：彭岩东南大学

学位级别：硕士

由于中国经济的快速发展以及城市规模的日益扩大,轨道交通的建设愈发加快,重要性也日益提升,导致我国轨道交通的规模与复杂度持续攀高,事故发生率也在逐年上升,因此将视频图像处理技术运用至城市轨道交通是极具必要性的重要实践。近年... 详细信息

由于中国经济的快速发展以及城市规模的日益扩大,轨道交通的建设愈发加快,重要性也日益提升,导致我国轨道交通的规模与复杂度持续攀高,事故发生率也在逐年上升,因此将视频图像处理技术运用至城市轨道交通是极具必要性的重要实践。近年来由于数据量与计算机算力的爆炸式增长,深度学习技术快速发展并在不同领域得到广泛应用,其中图像处理是其应用最广泛的研究领域之一。本文主要研究将基于深度学习的目标检测技术应用于城市轨道交通的视频监控中,搭建完整系统框架,利用深度学习技术提取采集监控画面的重要信息,并对危险行为进行判断并记录的功能。本文给出了一种基于深度学习模型的可有效提高摄像机前端检测性能的网络结构与算法。通过综合比对了多种目标检测模型,其中YOLOv4因其高效率、高精度的特点,确定为该系统主要使用的检测模型,为提高摄像机前端检测性能,降低检测误报率,设计了一种基于目标检测的报警过滤网络结构,其集成了前端驱动,信息交互,算法过滤等功能,利用具有目标检测功能的识别端服务器对相机前端发送的报警图片信息进行二次识别处理,具体识别入侵异物的目标类别,有效滤除相机前端因可通行目标而触发的误报。由于识别端仅需对前端报警图片检测识别,故一台识别端服务器即可保证数百台相机智能监控实时性,充分利用服务器与相机自身算力,大大降低了硬件安装成本并提高了智能监控的自由度。另外,通过增加图像增强的预处理层对该模型进行改进,提升了模型对夜间图像的检测精度。本文研究了基于深度学习模型的实际监控场景下人流量统计功能。根据实际轨道交通应用场景具体特征,采集制作大量人口密度较大的实景图像,重新训练并给出了一种基于深度学习的适合轨道交通场景的目标检测模型,有效避免了传统形态学帧差法在检测时受场景光照变化影响较大及交通环境中人员间遮挡极为严重导致检测精度下降的问题,有效提高了系统的鲁棒性与目标识别的准确率,而为保证人流量统计的实时性与准确性,本系统经对比测试后选用YOLOv4-tiny模型进作为人流量统计的基本模型。本文给出了一种轨道交通场景中基于离散度分析的弓网电弧闪光的检测算法。通过观察弓网故障时电弧闪光持续时间极短,亮度极高的特点,设计了基于状态跟踪的电弧闪光检测算法,而为算法可适应更加复杂的交通场景,避免树叶反光灯现象造成的误报,通过分析记录闪光像素点离散度的大小,进一步改进为基于离散度分析的电弧闪光检测算法,大大提高了检测的准确性,降低了误报率。本文设计并实现了基于深度学习的城市轨道交通安全智能监控检测系统。搭建包括图像数据采集模块、GPU图像处理模块、数据通信模块和客户端人机交互模块的硬件框架,以及包括图像识别加工、违规判定、报警信息传输警报的软件框架。实现了整体系统的硬件组建与软件系统的编程测试工作,成功完成了对视频监控下闪光检测、区域入侵、非法越界异常行为的检测与记录,测试效果良好。

关键词：安全视频检测深度学习异物入侵弓网故障拉弧人流量监测