隨著我國城市化的快速發(fā)展,越來越多的人流向城市,給城市交通帶來強大的壓力。為了更好地緩解交通壓力,加強城市軌道交通建設成為了順應新時代發(fā)展需要的主要嘗試。地鐵作為當下較為流行的一種新型的交通手段,由于其具有準時、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,各省市不斷推進軌道交通建設工作,地鐵線網(wǎng)進一步拓展,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、精準化、智能化程度嚴重不足,而國外技術設備存在適用性差、安裝條件高、設備成本高昂等缺陷�，F(xiàn)有的相關理論無法滿足大規(guī)模的地鐵網(wǎng)絡運營的實際需求。最近,基于視頻的客流分析技術發(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,基于人工選擇的特征進行客流檢測,然后采用合適的分類器對特征向量進行分類。在實際應用中,一個地鐵站往往安裝了十幾到幾十個攝像頭,傳統(tǒng)的圖像處理方法不能滿足檢測實時性的要求。本文首先介紹了在計算機視覺領域內(nèi),行人目標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,同時對近幾年發(fā)展迅速的基于深度網(wǎng)絡的分兩步走,即先提取目標候選框,然后提取圖... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學北京市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１地鐵擁擠導致的安全事故??

之間是有重疊的，也就是說每一個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??

?（２－４）??｛Ｇ＾ｙ））??在計算一個ｃｅｌｌ的梯度方向直方圖時，將方向分為９個區(qū)間，即０°到１８０°之??間，每２０°?—個區(qū)間，如圖２－２所示。如果當某一個像素的梯度方向在２０°到４０°之??間時，這個區(qū)間計數(shù)加上該像素點的梯度幅值，對所有像素計算像素點的梯度值??和梯度方向，得到該細胞單元對應的梯度方向直方圖。??Ｙ??＼?／?＞＼?＿＿?２０￣４０Ｊ？，?塊??圖２－２?９個區(qū)間的直方圖計算??２．２．３構(gòu)建梯度方向直方圖特征??對整張圖片進行檢測，檢測窗口尺寸是６４Ｘ１２８，?ｃｅｌｌ由原圖的８Ｘ８個像素??構(gòu)成，一個檢測窗口中有８Ｘ１６個ｃｅｌｌ。ｂｌｏｃｋ由２Ｘ２個ｃｅｌｌ構(gòu)成，采用在原圖??中滑窗的方式，滑窗滑動步長是橫軸８個像素，縱軸１６個像素，一個檢測窗口??中的ｂｌｏｃｋ數(shù)量是１０５個。在每一個ｃｅｌｌ中提取９個區(qū)間的梯度方向直方圖，所??以一個檢測窗口的梯度方向直方圖特征的維度為３７８０


本文編號：3139414