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地铁高密度客流检测系统研究

庞学策  
【摘要】:近些年,我国已经进入了大规模城市轨道网络交通建设和运营时期,城市轨道交通运力和与日剧增的客流已然成为当前的主要矛盾,截止至2017年年底,中国已经开通地铁的城市已经达到了 35个,截止至2018年2月我国投入运营中的地铁总里程已经达到3000多公里。在2015年的北京地铁已经形成了三环、四横、五纵、七放射的布局,地铁已经成为人们最普遍的出行方式。目前北京轨道交通每天可运送1200万人到1500万人次。因此解决人们的安全出行问题已经成为了社会的热点话题。随着视频监控设备的发展,基于视频图像的行人检测技术得到了广泛的关注,通过图像设备进行地铁客流检测具有重要的社会意义和研究价值。目前,常用的基于视频图像的行人识别技术是基于彩色图像进行的,通过提取彩色图像中出现的行人特征信息来对行人进行检测。然而,真实的世界是三维立体的。而彩色图像常常会丢失空间信息,因此仅仅依靠彩色图像进行检测识别效果并不理想。尤其是在地铁这种背景复杂多变,光线明暗不一,单位区域内行人密集程度较高的场景中进行客流检测会变得更加艰难。本文结合传统的彩色图像和深度图像,同时融合运动目标检测,设计并实现了可以在地铁高密度客流环境下稳定运行的客流检测系统。通过利用专用的深度相机同时获取监控区的深度图像和彩色图像,基于背景差分的方法分割前景运动目标获取感兴趣区域,通过设置阈值来截取感兴趣区域内的行人头肩,利用梯度直方图特征(HOG)并结合支持向量机(SVM)对行人头肩区域进行检测。然后采用基于Kalman和MeanShift相结合的跟踪算法进行轨迹跟踪。通过行人轨迹在图中位置的变化来提取客流参数。为了适应地铁现场的安装环境,本文将系统前端设备进行模块化设计,提升了系统的稳定性。经过长时间现场测试后,在地铁高密度客流冲击下,设备准确率可以达到98.14%,并可以保证长时间稳定运行。


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