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基于深度網(wǎng)絡(luò)的地鐵客流檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-15 13:19
  隨著我國城市化的快速發(fā)展,越來越多的人流向城市,給城市交通帶來強(qiáng)大的壓力。為了更好地緩解交通壓力,加強(qiáng)城市軌道交通建設(shè)成為了順應(yīng)新時(shí)代發(fā)展需要的主要嘗試。地鐵作為當(dāng)下較為流行的一種新型的交通手段,由于其具有準(zhǔn)時(shí)、安全保障性高等優(yōu)勢被越來越多的人選做出行方式。近年來,各省市不斷推進(jìn)軌道交通建設(shè)工作,地鐵線網(wǎng)進(jìn)一步拓展,隨之而來的是客流量的迅速增加給地鐵車站的日常工作帶來的巨大的挑戰(zhàn)。目前,我國城市軌道交通客流管控以人工為主,系統(tǒng)化、精準(zhǔn)化、智能化程度嚴(yán)重不足,而國外技術(shù)設(shè)備存在適用性差、安裝條件高、設(shè)備成本高昂等缺陷,F(xiàn)有的相關(guān)理論無法滿足大規(guī)模的地鐵網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的實(shí)際需求。最近,基于視頻的客流分析技術(shù)發(fā)展迅速,但是現(xiàn)存的客流檢測大多依靠傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù),基于人工選擇的特征進(jìn)行客流檢測,然后采用合適的分類器對特征向量進(jìn)行分類。在實(shí)際應(yīng)用中,一個(gè)地鐵站往往安裝了十幾到幾十個(gè)攝像頭,傳統(tǒng)的圖像處理方法不能滿足檢測實(shí)時(shí)性的要求。本文首先介紹了在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi),行人目標(biāo)檢測效果較好的傳統(tǒng)特征提取方法,梯度方向直方圖算法,同時(shí)對近幾年發(fā)展迅速的基于深度網(wǎng)絡(luò)的分兩步走,即先提取目標(biāo)候選框,然后提取圖... 

【文章來源】:北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度網(wǎng)絡(luò)的地鐵客流檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究


圖1-1地鐵擁擠導(dǎo)致的安全事故??

特征提取,伽馬,顏色空間,梯度方向直方圖


之間是有重疊的,也就是說每一個(gè)cell的梯度方向直方圖都多次作用于最終的特??征向量。最后將所有的block的梯度方向直方圖特征組成最終的特征描述符,梯??度方向直方圖特征提取的流程如圖2-1所示。??7??

直方圖,直方圖,梯度方向直方圖,像素


?(2-4)??{G^y))??在計(jì)算一個(gè)cell的梯度方向直方圖時(shí),將方向分為9個(gè)區(qū)間,即0°到180°之??間,每20°?—個(gè)區(qū)間,如圖2-2所示。如果當(dāng)某一個(gè)像素的梯度方向在20°到40°之??間時(shí),這個(gè)區(qū)間計(jì)數(shù)加上該像素點(diǎn)的梯度幅值,對所有像素計(jì)算像素點(diǎn)的梯度值??和梯度方向,得到該細(xì)胞單元對應(yīng)的梯度方向直方圖。??Y??\?/?>\?__?20 ̄40J?,?塊??圖2-2?9個(gè)區(qū)間的直方圖計(jì)算??2.2.3構(gòu)建梯度方向直方圖特征??對整張圖片進(jìn)行檢測,檢測窗口尺寸是64X128,?cell由原圖的8X8個(gè)像素??構(gòu)成,一個(gè)檢測窗口中有8X16個(gè)cell。block由2X2個(gè)cell構(gòu)成,采用在原圖??中滑窗的方式,滑窗滑動(dòng)步長是橫軸8個(gè)像素,縱軸16個(gè)像素,一個(gè)檢測窗口??中的block數(shù)量是105個(gè)。在每一個(gè)cell中提。箓(gè)區(qū)間的梯度方向直方圖,所??以一個(gè)檢測窗口的梯度方向直方圖特征的維度為3780


本文編號:3139414

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