的目標(biāo)數(shù)量相對于前一幀目標(biāo)數(shù)量不變或減少時，首先對前后幀的目標(biāo)特征點進行橫縱方向的距離值計算，當(dāng)縱向距離小于閾值時，判定為同一目標(biāo)，并對目標(biāo)位置更新，這里目標(biāo)位置更新策略為將前后幀的目標(biāo)位置與初始位置進行距離計算，最新位置為距離值大的位置對應(yīng)的位置；然后對前一幀無法匹配的目標(biāo)，判定目標(biāo)跟蹤結(jié)束；最后對后一幀無法匹配的目標(biāo)，對目標(biāo)與前后邊界的距離值計算，當(dāng)滿足閾值時判定為新增目標(biāo)，否則判定為干擾目標(biāo)。
[0077]當(dāng)新一幀的目標(biāo)數(shù)量相對于前一幀目標(biāo)數(shù)量增加時，首先對前后幀的目標(biāo)特征點進行橫縱方向的距離值計算，對距離最近且距離小于閾值時，判定為同一目標(biāo)，并對目標(biāo)位置更新，這里目標(biāo)位置更新策略為將前后幀的目標(biāo)位置與初始位置進行距離計算，最新位置為距離值大的位置對應(yīng)的位置；然后對前一幀無法匹配的目標(biāo)，判定目標(biāo)跟蹤結(jié)束；最后對后一幀無法匹配的目標(biāo)，對目標(biāo)與前后邊界的距離值計算，當(dāng)滿足閾值時判定為新增目標(biāo)。
[0078]本文采用基于目標(biāo)完整序列的計數(shù)方法，考慮了公交車乘客在高峰期運動特性的復(fù)雜性，提高了算法的精確性。本發(fā)明根據(jù)目標(biāo)運動特征進行計數(shù)具體為:首先提取追蹤結(jié)束被標(biāo)記的目標(biāo)起始點位置信息；再計算起始點的縱向距離；若大于閾值且大于O則下車人數(shù)加1，若絕對值大于閾值且小于O則上車人數(shù)加I ;若縱向距離小于閾值，分析目標(biāo)起始點位置與圖像上邊界的距離，若上邊界距離大于閾值，則不對目標(biāo)計數(shù)；當(dāng)目標(biāo)縱向距離大于O且小于閾值，若終點與上邊界距離值小于閾值則下車人數(shù)加I ;當(dāng)目標(biāo)縱向距離小于于O且小于閾值，若起點與上邊界距離值小于閾值則上車人數(shù)加I。
[0079]在步驟C中，根據(jù)手機GPS數(shù)據(jù)得到用戶出行路徑數(shù)據(jù)為本領(lǐng)域技術(shù)人員常用技術(shù)手段，本發(fā)明不作贅述。
[0080]在步驟D中，本發(fā)明將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)進行匹配得到公交出行OD數(shù)據(jù)和公交滿載率實時數(shù)據(jù)及線路客流數(shù)據(jù)，具體包括以下分步驟:
[0081]D1、將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線進行匹配，得到公交出行路徑集；
[0082]D2、將公交出行路徑集中每條路徑到達各公交站點時間與公交運行路線中公交到達各公交站點時間進行匹配，得到公交出行OD ;
[0083]D3、根據(jù)用戶上下車數(shù)據(jù)，得到公交車輛實時滿載率；并結(jié)合步驟D2中得到的公交出行0D，得到公交線路客流數(shù)據(jù)。
[0084]在步驟Dl中，本發(fā)明將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線進行匹配，從用戶出行路徑中篩選得到公交出行路徑集。
[0085]在步驟D2中，本發(fā)明將公交出行路徑集中每條路徑到達各公交站點時間與公交運行路線中公交到達各公交站點時間進行匹配，如果存在一條或者以上公交運行路線的公交到達站點時間與該路徑匹配成功，則表示該路徑為公交出行路徑。根據(jù)匹配篩選得到公交出行路徑，可以得到公交出行OD。
[0086]在步驟D3中，根據(jù)用戶上下車數(shù)據(jù)可以得到每輛公交車輛的實時上下車人數(shù)，從而得到公交車輛的實時滿載率。并結(jié)合步驟D2中得到的公交出行0D，得到每條公交線路實時客流數(shù)據(jù)。
[0087]本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將會意識到，這里所述的實施例是為了幫助讀者理解本發(fā)明的原理，應(yīng)被理解為本發(fā)明的保護范圍并不局限于這樣的特別陳述和實施例。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以根據(jù)本發(fā)明公開的這些技術(shù)啟示做出各種不脫離本發(fā)明實質(zhì)的其它各種具體變形和組合，這些變形和組合仍然在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，包括以下步驟: A、獲取公交視頻數(shù)據(jù)和手機GPS數(shù)據(jù)； B、根據(jù)公交視頻數(shù)據(jù)得到公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)； C、根據(jù)手機GPS數(shù)據(jù)得到用戶出行路徑數(shù)據(jù)； D、將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)進行匹配，得到公交出行OD數(shù)據(jù)和公交滿載率實時數(shù)據(jù)及線路客流數(shù)據(jù)。2.如權(quán)利要求1所述的基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，所述步驟B中根據(jù)公交視頻數(shù)據(jù)得到用戶上下車數(shù)據(jù)，具體包括以下分步驟: B1、結(jié)合幀間差分方法和背景差分方法提取目標(biāo)運動區(qū)域； B2、利用基于輪廓標(biāo)記的分水嶺算法對目標(biāo)進行分割； B3、利用基于邊界輪廓的目標(biāo)識別算法對步驟B2中分割得到的目標(biāo)進行識別； B4、利用目標(biāo)追蹤方法對步驟B3中識別得到的目標(biāo)進行跟蹤，并根據(jù)目標(biāo)運動特征進行計數(shù)，得到用戶上下車數(shù)據(jù)。3.如權(quán)利要求2所述的基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，所述步驟BI利用幀間差分方法和背景差分方法提取目標(biāo)運動區(qū)域，具體包括以下分步驟: B11、對公交視頻數(shù)據(jù)中當(dāng)前幀利用幀間差分方法和背景差分方法進行處理，得到幀間差分圖像和背景差分圖像； B12、將幀間差分圖像和背景差分圖像進行或運算得到或運算圖像； B13、將幀間差分圖像和或運算圖像分別進行網(wǎng)格化處理； B14、對幀間差分圖像中小網(wǎng)格內(nèi)的非零像素數(shù)目進行統(tǒng)計，并通過設(shè)定閾值判斷小網(wǎng)格內(nèi)非零像素數(shù)目是否小于閾值；若小網(wǎng)格內(nèi)非零像素數(shù)目小于閾值，則判斷該小網(wǎng)格為噪聲網(wǎng)格；若小網(wǎng)格內(nèi)非零像素數(shù)目大于或等于閾值，則判斷該小網(wǎng)格為正常網(wǎng)格； B15、將或運算圖像中與幀間差分圖像中噪聲網(wǎng)格位置對應(yīng)的小網(wǎng)格像素值設(shè)置為零，提取得到目標(biāo)運動區(qū)域圖像。4.如權(quán)利要求2所述的基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，所述步驟B2利用基于輪廓標(biāo)記的分水嶺算法對目標(biāo)進行分割，具體包括以下分步驟: B21、對目標(biāo)運動區(qū)域進行輪廓分割處理； B22、對目標(biāo)進行漫水填充處理； B23、對目標(biāo)運動區(qū)域圖像進行形態(tài)學(xué)處理； B24、提取色塊輪廓并記錄各候選目標(biāo)，得到目標(biāo)分割圖像。5.如權(quán)利要求2所述的基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，所述B3利用基于邊界輪廓的目標(biāo)識別算法對分割得到的目標(biāo)進行識別，具體包括以下分步驟: B31、對目標(biāo)進行篩選，去除不符合目標(biāo)特征及位置的目標(biāo)； B32、分別對目標(biāo)進行前后識別和左右識別，得到目標(biāo)識別結(jié)果。6.如權(quán)利要求1所述的基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法，其特征在于，所述步驟D將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)進行匹配得到公交出行OD數(shù)據(jù)和公交滿載率實時數(shù)據(jù)及線路客流數(shù)據(jù)，具體包括以下分步驟: D1、將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線進行匹配，得到公交出行路徑集； D2、將公交出行路徑集中每條路徑到達各公交站點時間與公交運行路線中公交到達各公交站點時間進行匹配，得到公交出行OD ; D3、根據(jù)用戶上下車數(shù)據(jù)，得到公交車輛實時滿載率；并結(jié)合步驟D2中得到的公交出行0D，得到公交線路客流數(shù)據(jù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于視頻識別和手機GPS的公交數(shù)據(jù)獲取方法；其包括以下步驟：獲取公交視頻數(shù)據(jù)和手機GPS數(shù)據(jù)、根據(jù)公交視頻數(shù)據(jù)得到公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)、根據(jù)手機GPS數(shù)據(jù)得到用戶出行路徑數(shù)據(jù)、將用戶出行路徑數(shù)據(jù)與公交運行路線及用戶上下車數(shù)據(jù)進行匹配，得到公交出行OD數(shù)據(jù)和公交滿載率實時數(shù)據(jù)及線路客流數(shù)據(jù)。本發(fā)明利用視頻識別和手機GPS相結(jié)合的方法，減少了人力物力資源消耗，解決了采用手機定位及公交定位匹配存在不準(zhǔn)確性的問題，提高了公交數(shù)據(jù)調(diào)查種類，能夠準(zhǔn)確獲取公交出行OD數(shù)據(jù)和公交滿載率實時數(shù)據(jù)及線路客流數(shù)據(jù)，為公交線網(wǎng)規(guī)劃、公交資源配置及調(diào)度優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)指出，同時也為公交實時調(diào)度提供了重要數(shù)據(jù)。
【IPC分類】G06Q50/30
【公開號】CN105023231
【申請?zhí)枴緾N201510435604
【發(fā)明人】蔣陽升, 羅孝羚, 陳巍, 劉媛, 姚志洪, 陳標(biāo)
【申請人】四川數(shù)智通軟件有限責(zé)任公司
【公開日】2015年11月4日
【申請日】2015年7月23日