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基于视频图像处理的公交车内拥挤检测算法研究

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基于视频图像处理的公交车内拥挤检测算法研究

作者：韩光长安大学

学位级别：硕士

实时获取公交车内乘客信息是智能公交调度实现的关键,针对当前公交车客流信息获取方式落后的问题,本文基于公交车内前置摄像头的视频监控获得车内乘客分布图像,通过视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,从而改善了现有公... 详细信息

实时获取公交车内乘客信息是智能公交调度实现的关键,针对当前公交车客流信息获取方式落后的问题,本文基于公交车内前置摄像头的视频监控获得车内乘客分布图像,通过视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,从而改善了现有公交车内乘客信息的采集方法,对优化公交调度、提升公交服务质量具有重要意义。首先针对车载视频监控受车身振动及电磁干扰的影响,本文采取了常见的图像预处理方法:通过灰度直方图直观分析图像的信息分布,通过灰度阈值变换等方法有效提取感兴趣的目标区域;其次针对公交车内座位区域的特征,考虑反光、遮挡等情况,手动选定座位背景区域,融合HSV颜色模型法和帧间差分法实现前排座位乘客检测,当前排座位都被占用后,进一步进行通道区域乘客拥挤检测;手动选定三个通道背景区域,使用HSV颜色模型法和纹理分析法对通道三个区域的乘客拥挤进行检测,通过提取通道区域的颜色特征和有效纹理特征参数,实现公交车通道的分区域判断,分区域判断保证了融合算法在实际场景适应性的同时提高了实验的准确率,根据分区域的判断结果综合得出公交车内的乘客拥挤情况;最后设计出用户交互GUI界面,根据实验的操作需要系统应具备图片读入、数据输入等功能,针对实际功能需要界面设置了打开、输入等菜单对话框,通过界面的仿真验证了算法的实用性。实验共检测3516张公交车视频监控图像,总体准确率达到93.6%,实验用时64分04秒,实验结果进一步表明本文算法具有较高的准确率和较好的实时性。

关键词：公共交通视频图像处理拥挤检测纹理分析 MATLAB GUI

基于深度学习的公共区域人群拥挤检测方法研究

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基于深度学习的公共区域人群拥挤检测方法研究

作者：孟令灿山东建筑大学

学位级别：硕士

人群在公共区域大量聚集有可能导致疫情传播或诱发踩踏等影响公共安全的严重事件,因此,有必要对公共区域人群聚集或拥挤程度进行检测和预警,从而为相关部门决策提供参考依据。但传统靠人力观察和检测不仅费时费力,准确度还受限于主观和... 详细信息

人群在公共区域大量聚集有可能导致疫情传播或诱发踩踏等影响公共安全的严重事件,因此,有必要对公共区域人群聚集或拥挤程度进行检测和预警,从而为相关部门决策提供参考依据。但传统靠人力观察和检测不仅费时费力,准确度还受限于主观和客观因素。为此,研究通过人工智能和计算机技术实现公共区域人群拥挤检测对提高检测效率,保障公共安全与社会稳定都有着重大的科学价值与意义。公共区域的场景往往十分复杂,采集的视频或图像存在大量背景干扰,严重影响人群拥挤检测的精度。另外,随着实际场景中人群的密集规模变大,随之而来的是人群图像尺度变化剧烈,目标与目标之间的相互遮挡等现象严重。针对以上问题和挑战,本文从场景应用和算法研究两个角度,以深度学习为核心工具,提出了相应的拥挤检测方法。本文工作内容如下:(1)针对复杂小规模封闭区域的人群拥挤检测问题,以公交车内部应用场景为例,提出了基于遮挡目标去除的公交车拥挤度分类算法。由于公交车中场景复杂、干扰因素繁多,容易出现乘客遮挡问题,现有深度学习和目标检测方法在公交车内部应用场景中精度性能较低。为此,本文提出一种有效的公交车拥挤度分类方法,依据遮挡物体检测、遮挡去除的思路,修补被遮挡区域语义信息,从而检测出公交车内相对确切人数,实现对公交车拥挤程度分类和分析。该研究从真实的公交车场景中采集数据生成数据集,并进行标注。通过数据集上的验证实验,证明了此算法对于解决公交车内由于复杂遮挡导致乘客拥挤度检测性能下降的问题是有效的。(2)针对大规模开放场景下的人群拥挤检测问题,提出了基于多任务增强的开放区域人群拥挤检测方法。通过深度网络模型对公共区域人群计数,结合区域的面积,可以对该公共区域拥挤程度做出判断,因此人数计算是判断拥挤程度的核心指标之一。现有基于密度图的人群计数方法在训练计数模型的时候,大部分仅仅关注特征提取和使用均方误差计算人群密度真值图与模型预测密度图的误差,没有更进一步研究前景、背景对人群拥挤检测任务的影响。为解决上述问题,本文结合深度学习提出一种基于多任务增强的人群计数算法,通过将计数任务和前景背景分割任务联合优化的方式,增强模型前景背景的区分能力,降低预测人群密度图的误差,为通过人数计算实现拥挤度检测打下良好基础。对比实验结果表明该算法具有较高的计数精度和鲁棒性,提高密度图生成质量,能取得更有竞争力的结果。

关键词：拥挤检测深度学习人群计数目标检测语义分割

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基于探测车系统的城市道路拥挤检测研究

基于探测车系统的城市道路拥挤检测研究

作者：邹海丹清华大学

学位级别：硕士

为提高现有路网利用效率,以缓解城市日益严重的交通问题,交通信息系统需要有效的实时路况信息采集,交通协调控制也需要高精度的路段状况检测数据作为信号策略依据。探测车系统作为代表新技术的路况采集方式,其重要应用是对路段交通状况... 详细信息

为提高现有路网利用效率,以缓解城市日益严重的交通问题,交通信息系统需要有效的实时路况信息采集,交通协调控制也需要高精度的路段状况检测数据作为信号策略依据。探测车系统作为代表新技术的路况采集方式,其重要应用是对路段交通状况的实时信息采集,为交通信息系统提供了新的思路和机遇。本文基于前人对交通拥挤状况的最新研究结论,集中研究解决拥挤状况下路段交通状况的层级划分问题,提出与路段几何设计参数相关的、基于探测车的旅行时间及排队长度的估算模型。使用仿真手段对算法可靠性进行检验,在拥挤状况下,本文的旅行时间估算法比一般算法误差减少近一半;排队长度估算误差也在可接受范围内。该算法适用于基于探测车的小样本估算,和以直行车为主的城市干道路段的实时交通状况检测问题,从而为路网信号协调控制、行程旅行时间估计提供较高精度实时数据。基于上述两个估算模型对层级划分参数的估计,本文完成交通状况三个主层级及若干次层级的划分模型,将该模型运用到仿真数据的验证实验表明,所划分的层级能够有效对不同程度的道路交通状况进行区分,且行程时间以不同层级集计方差小于以固定时间集计。在文章的最后,对模型的进一步扩展及后续研究方向作了展望。

关键词：探测车系统拥挤检测排队长度旅行时间

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基于梯度熵的拥挤检测算法的改进研究与实现

基于梯度熵的拥挤检测算法的改进研究与实现

作者：曹鑫北京邮电大学

学位级别：硕士

本课题来源于无锡城市管理物联网项目。视频监控在公共安全管理与安全防范中起着重要的作用,特别是在地铁、机场等公共交通场所的进出口处,不仅能为单位,企业节约人力成本,更能在全天24小时不间断的实时监控中实现预警功能。目前常用... 详细信息

本课题来源于无锡城市管理物联网项目。视频监控在公共安全管理与安全防范中起着重要的作用,特别是在地铁、机场等公共交通场所的进出口处,不仅能为单位,企业节约人力成本,更能在全天24小时不间断的实时监控中实现预警功能。目前常用的拥挤检测方法存在误判率高、效率低等问题,因此,如何提高拥挤检测算法的正确率和稳定性是目前计算机视觉领域研究的热点。本文在对基于梯度熵的拥挤检测算法进行分析测试的基础上,重点研究了运动目标检测技术与目标分类技术,引入这两种技术对算法进行改进研究。本文首先概述了运动目标检测技术和目标分类技术,并对基于聚类思想的背景建模改进方案进行了总结。在分析研究SVM分类算法、基于HOG特征和支持向量机的人脸检测算法、基于梯度熵的拥挤检测算法的基础上,提出了一种基于目标识别的自适应阈值改进算法,该算法利用SVM算法对目标进行分类,对分类结果为“人物”的视频帧进行拥挤判断,同时通过背景更新实时更新阈值,实现阈值随环境变化的自适应。基于此算法设计实现了一个拥挤检测监控的原型系统,测试结果说明,本系统在一般条件下具有很好的拥挤检测能力,在环境变化剧烈、背景复杂的情况下,系统仍能达到较好的拥挤检测预警效果。

关键词：拥挤检测梯度熵自适应阈值 SVM算法视频监控

基于车流拥挤检测的“借道左转”自适应智能控制

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警察技术 2022年第3期 80-84页

作者：初彦龙辽宁警察学院治安管理系

城市道路交叉口左转车辆拥挤非常常见,当道路交叉口左转车道受限且左转车流不固定的情况下,通过设置车辆检测器对道路交叉口进口车道左转的交通流检测,对交通流和占有率数据对比分析统计推导,出现左转交通流拥挤排队达到拥挤级别后自动... 详细信息

城市道路交叉口左转车辆拥挤非常常见,当道路交叉口左转车道受限且左转车流不固定的情况下,通过设置车辆检测器对道路交叉口进口车道左转的交通流检测,对交通流和占有率数据对比分析统计推导,出现左转交通流拥挤排队达到拥挤级别后自动开启使用“借道左转”的智能控制方法。在城市道路资源固定的前提下,智能启用“借道左转”的优化控制,能够实现在不同时间段内对道路资源的最大利用,大大提高左转车辆通行能力,有效缓解交通拥堵,“借道左转”固定控制在许多城市的道路交叉口应用得到验证,自动判别车流拥挤程度智能开启“借道左转”在定时控制的基础上更加智能高效。

关键词：车流拥挤检测借道左转自适应智能控制

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基于实时检测数据的交通拥挤检测算法研究

基于实时检测数据的交通拥挤检测算法研究

第二届中国智能交通年会

作者：杜豫川周小鹏郝媛孙立军同济大学道路与交通工程教育部重点实验室

城市快速道路交通管理所需要解决的主要问题是如何避免或减少因交通拥挤而引起的运行问题。利用智能交通技术改善城市快速道路的运营状况已成为国际大都市交通控制管理的普遍趋势。本文针对上海城市快速道路交通监控管理的需求,在实测... 详细信息

城市快速道路交通管理所需要解决的主要问题是如何避免或减少因交通拥挤而引起的运行问题。利用智能交通技术改善城市快速道路的运营状况已成为国际大都市交通控制管理的普遍趋势。本文针对上海城市快速道路交通监控管理的需求,在实测数据的交通状况分析基础上,提出了一种新的实时交通拥挤检测算法,并已用于上海延安高架道路先进的交通监控系统的工程实施。运行结果表明,该算法适用于大流量、复杂交通流特征的城市快速交通环境。

关键词：城市快速路实时数据拥挤检测

来源： cnki会议评论

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公交车乘客拥挤程度自动检测技术研究

公交车乘客拥挤程度自动检测技术研究

作者：黄颖长安大学

学位级别：硕士

论文将公交车内前后摄像头采集的视频文件作为研究对象,利用视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,并设计了一套关于公交车内乘客拥挤程度的检测系统,从而高效的获取现有公交车内乘客流信息,对公交优化调度、提升公交服务... 详细信息

论文将公交车内前后摄像头采集的视频文件作为研究对象,利用视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,并设计了一套关于公交车内乘客拥挤程度的检测系统,从而高效的获取现有公交车内乘客流信息,对公交优化调度、提升公交服务水平有着重要意义。分析目前智能公交的发展现状,从技术角度对智能公交系统的结构进行分析,以目前主流的智能公交应用为例,对几类较为常用且成熟的功能进行分类,分析各自技术特点,并提出未来智能公交的发展方向和实现途径。以西安市公交为例,对现有公交车视频监控系统的应用进行扩展,在完成日常监控的同时实现车内乘客拥挤度的自动检测。明确公交乘客拥挤的定义,确定论文对于公交乘客拥挤的标准。以公交车视频监控设备所采集的视频图像作为实验对象,设计一套高效且准确的检测算法,实现对车内乘客拥挤的自动检测。乘客拥挤检测算法包括感知哈希算法和边缘差分算法,采用特定的融合机制将两种算法进行融合,以达到算法速度快和精确度高的统一;利用融合后的算法对前后摄像头采集的视频图像数据进行同步分析,并将前后两组检测结果进行融合,输出最终的拥挤检测结果,从而进一步提高检测精确度;通过对12段视频文件,共7439帧视频图像进行实验操作,计算结果表明检测的平均准确率达到92.3%,检测速度约为0.3s/帧,达到了实验预设的目标。为了便于用户进行拥挤检测操作,利用MATLAB GUI设计可视化的操作界面,提供必要的窗口显示、文件输入和结果输出以及部分辅助功能,由此体现出拥挤检测系统的实用性。

关键词：智能公交拥挤检测感知哈希边缘检测 MATLAB GUI

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基于视频图像分析的交通事件检测方法研究

基于视频图像分析的交通事件检测方法研究

作者：朱婧长安大学

学位级别：硕士

交通事件检测系统的主要作用是及时检测出道路上发生的交通事件,使之能得到及时处理,以尽量减少由于交通事件所带来的人员伤亡、财产损失等影响,并且避免二次事件的发生,节约能源,减少污染。交通事件检测算法作为交通事件检测系统的核... 详细信息

交通事件检测系统的主要作用是及时检测出道路上发生的交通事件,使之能得到及时处理,以尽量减少由于交通事件所带来的人员伤亡、财产损失等影响,并且避免二次事件的发生,节约能源,减少污染。交通事件检测算法作为交通事件检测系统的核心内容,它的发展具有非常重要的意义。在对国内外现有研究成果及技术进行系统总结及把握的基础上,本文从交通事件检测的根本要求出发,对交通事件检测中涉及的技术和理论进行了深入研究。主要内容包括: 首先介绍了交通事件检测的相关技术以及目前相关的研究方向。然后对交通事件检测算法的分类及评价指标做了详细分析并对其优缺点进行了比较。利用帧差法及累积图像差法对运动目标进行了分割;对背景帧差结果进行了边缘提取,并运用形态学方法采用3×3结构元素对其分别进行3次、5次、7次、10次膨胀运算,以实现对运动目标的标记。然后详细讨论了视频图像的分析方法,并对帧间运动分析和描述方法进行了比较。在正确标记运动目标的基础上,深入讨论了基于运动目标跟踪的运动方向检测、运动速度检测以及停车检测算法。针对上述算法存在的实时性差、算法复杂的缺点提出了基于纹理特征提取的拥挤检测算法。实验结果表明,该方法能够反映实时的道路交通状况,并能有效检测交通拥挤。深入讨论了基于马尔可夫随机场的车辆碰撞事件检测算法。

关键词：交通事件检测帧差形态学纹理特征拥挤检测

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城市道路实时排队长度估计研究

城市道路实时排队长度估计研究

作者：崔凯琦清华大学

学位级别：硕士

智能交通系统能够通过采集和处理实时交通信息对其进行智能控制，以平衡路网利用效率，目前已经被用来解决日益严重的交通拥挤问题。探测车系统是目前比较先进的交通信息采集技术，受到越来越多交通学者的关注，然而对其研究还主要集中... 详细信息

智能交通系统能够通过采集和处理实时交通信息对其进行智能控制，以平衡路网利用效率，目前已经被用来解决日益严重的交通拥挤问题。探测车系统是目前比较先进的交通信息采集技术，受到越来越多交通学者的关注，然而对其研究还主要集中在旅行时间精度、探测车样本大小和地图匹配精度等方面。对于如何利用探测车数据对旅行时间和排队长度这两个衡量交通状况的指标进行估算却尚未得到充分研究。李强等人已经对旅行时间的本质特征进行了充分研究，得出了路段旅行时间为双峰分布的结论，并提出了一种利用探测车数据对其进行小样本估算的模型，进而在此基础上提出了队前初始排队长度的概念及其估算模型，并在较为理想的仿真模型中得到了可靠性验证。本文基于前人的最新研究成果，对其旅行时间和排队长度的估算模型在更符合实际道路的情况下的可靠性进行了仿真验证，对前人的估算算法进行了改进，并对其各参数做了灵敏度分析，然后根据灵敏度分析结果提出了一种改进小样本估算精度的方法。此外，前人还提出了路段交通状况主次层级的划分模型。然而此模型部分划分指标难以测量，对路段交通状况的定义尚未进行明确的量化。本文在对前人的排队长度估算模型进行改进的基础上，提出了路段交通状况主层级的量化划分标准，解决了交通领域中一直没有客观衡量交通状况的指标这一问题。

关键词：探测车系统排队长度拥挤检测量化标准