本文關鍵詞：智能公交系統(tǒng)中客流絞計和公交專用道識別算法研究

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【摘要】：隨著我國經濟的持續(xù)高速發(fā)展,急劇增加的城市人口帶來了小型汽車數量的大幅增長,交通擁堵、污染加劇和事故增加等問題已經對城市的健康發(fā)展造成了嚴重影響,而城市公交由于其高效環(huán)保的特點成為了解決這些問題的最佳選擇之一。從世界范圍來看各國城市交通的發(fā)展,無不經歷了從小汽車到城市公交的發(fā)展歷程。但目前我國城市公交普遍存在資源配置不合理的問題,隨之而來的乘客出行速度慢,換乘困難等情況嚴重影響了市民的出行體驗。為了提高現(xiàn)有公交系統(tǒng)的管理水平和運行效率,目前國內外的公交行業(yè)都在大力發(fā)展智能公交系統(tǒng)。其中,客流統(tǒng)計是智能公交系統(tǒng)的核心功能,準確、實時的客流信息能夠幫助公交公司更加合理地安排公交線路和站點,并及時根據客流情況進行實時調度和管理。另外,公交出行的安全性同樣是人民群眾關注的重點。智能公交系統(tǒng)可以通過對道路情況、路邊標識等信息的分析,為駕駛員提供有效幫助甚至直接輔助控制車輛的運行過程,提高車輛運行的安全性。針對上述問題,本論文主要工作如下：1.論述了目前常用的深度估計算法、邊緣檢測算法和直線檢測算法,并從中選擇合適的算法進行改進,用于本文客流統(tǒng)計和公交專用道識別系統(tǒng)的設計實現(xiàn)。2.提出一種基于立體視覺的公交客流統(tǒng)計解決方案。在公交車門的正上方安裝一對雙目攝像頭,對采集的雙目視頻進行采樣、校準和降低對比度等預處理操作后,用一種全局匹配深度估計算法求得圖像的深度圖。該算法的核心是圖割算法,本論文通過對匹配準則和最大流最小割過程的改進,得到了準確度更高的深度圖,并在此深度圖的基礎上搜索符合乘客特征的較大視差區(qū)域作為檢測到的乘客信息。通過對前后多幀中乘客的運動軌跡進行追蹤,確定乘客的上下車行為。3.提出一種基于Hough變換的公交專用道識別解決方案。對車輛前攝像頭采集到的路面圖像,在HSV色彩空間中用區(qū)域生長算法提取符合專用道特征的區(qū)域,邊緣檢測后對邊緣圖像進行Hough變換,尋找圖像中存在的直線,把其中角度等特征相符的直線識別為公交專用道。根據上車測試的結果,本算法在非客流高峰時段的識別準確率達到97%以上,在客流高峰時段乘客非常擁擠的情況下,也仍能保持90%左右的識別準確率。對于各種環(huán)境下的公交專用車道的識別,本算法也取得滿意的結果。
【關鍵詞】：智能公交 客流統(tǒng)計 車道識別 深度估計 Hough變換
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 課題背景及意義14-15
• 1.2 智能公交系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.2.1 客流統(tǒng)計技術發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 車道識別技術發(fā)展現(xiàn)狀16
• 1.3 研究的主要內容16-17
• 1.4 論文結構安排17-19
• 第二章 客流統(tǒng)計及公交專用道識別關鍵技術19-34
• 2.1 深度估計算法19-25
• 2.1.1 常用深度估計算法19-20
• 2.1.2 基于立體視覺的視差估計方法20-25
• 2.1.2.1 局部匹配算法20-22
• 2.1.2.2 全局匹配算法22-25
• 2.1.2.3 基于區(qū)域分割的匹配算法25
• 2.2 HSV色彩空間25-26
• 2.3 邊緣檢測算法26-31
• 2.3.1 邊緣檢測算法步驟26-27
• 2.3.2 常用邊緣檢測算法27-31
• 2.4 常用的直線檢測算法31-34
• 2.4.1 最小二乘法和最小距離法31
• 2.4.2 Radon變換直線檢測31-32
• 2.4.3 Hough變換直線檢測32-34
• 第三章 基于深度估計的客流統(tǒng)計算法的設計與實現(xiàn)34-46
• 3.1 客流統(tǒng)計系統(tǒng)架構34
• 3.2 客流統(tǒng)計算法流程34-36
• 3.3 客流統(tǒng)計算法模塊設計36-43
• 3.3.1 圖像預處理36-38
• 3.3.2 深度估計38-39
• 3.3.3 提取人頭區(qū)域39-42
• 3.3.4 乘客上、下車行為分析42-43
• 3.4 客流統(tǒng)計算法參數獲取43-45
• 3.4.1 深度估計參數獲取43-44
• 3.4.2 環(huán)境深度圖44-45
• 3.5 本章小結45-46
• 第四章 基于Hough變換的公交專用道識別算法的設計與實現(xiàn)46-54
• 4.1 公交專用道識別算法流程46
• 4.2 公交專用道識別算法模塊設計46-53
• 4.2.1 提取黃色像素點46-48
• 4.2.2 篩選合理黃線區(qū)域48-50
• 4.2.3 Canny邊緣檢測50-52
• 4.2.4 基于Hough變換的公交專用道識別52-53
• 4.3 本章小結53-54
• 第五章 實驗及分析54-58
• 5.1 實驗圖像采集54
• 5.2 上車實驗結果54-57
• 5.2.1 乘客識別效果圖54-56
• 5.2.2 專用道識別效果圖56
• 5.2.3 客流統(tǒng)計結果56-57
• 5.3 實驗結果分析57-58
• 第六章 總結與展望58-60
• 6.1 本文工作總結58
• 6.2 未來工作展望58-60
• 參考文獻60-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士研究生期間研究成果66-67
• 學位論文評閱及答辯情況表67

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6 王佶U，

本文編號：1117165