客流檢測(cè)方法及其檢測(cè)系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及客流統(tǒng)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及客流檢測(cè)方法及其檢測(cè)系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量急劇增長(zhǎng)，公共交通成為城市建設(shè)優(yōu)先發(fā)展的重點(diǎn)之一。公交客流統(tǒng)計(jì)作為整個(gè)公交系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)，能夠?yàn)榻煌ㄏ到y(tǒng)管理日常的調(diào)度提供可靠依據(jù)，同時(shí)也能為公交管理長(zhǎng)期規(guī)劃提供參考，對(duì)城市交通協(xié)調(diào)控制具有重要意義。
[0003]目前公交客流檢測(cè)技術(shù)主要分為以下幾種:
[0004]1、公交IC卡客流計(jì)數(shù):該方法通過(guò)IC打卡次數(shù)統(tǒng)計(jì)上車(chē)乘客數(shù)量，但由于IC卡不是每一位乘客必備的，無(wú)法統(tǒng)計(jì)所有上車(chē)乘客人數(shù)以及各站點(diǎn)下車(chē)人數(shù)。
[0005]2、踏壓板式計(jì)數(shù):通過(guò)乘客上下車(chē)時(shí)觸發(fā)壓力傳感器自動(dòng)記錄人數(shù)，但該類(lèi)計(jì)數(shù)器不能判別上下車(chē)乘客方向且容易損壞，可維護(hù)性差。
[0006]3、被動(dòng)紅外式客流計(jì)數(shù):通過(guò)熱釋紅外線(xiàn)探頭探測(cè)人體發(fā)出的熱紅外信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，但由于其受乘客著裝以及環(huán)境溫度影響較大，無(wú)法實(shí)現(xiàn)整體檢測(cè)。
[0007]4、主動(dòng)式紅外客流計(jì)數(shù):采用發(fā)射定制波長(zhǎng)的紅外線(xiàn)，通過(guò)使用傳感器接收乘客身上反射回來(lái)的光線(xiàn)進(jìn)行計(jì)數(shù)，但無(wú)法辨別乘客上下車(chē)方向。
[0008]5、視頻圖像處理客流技術(shù):通過(guò)公交車(chē)攝像機(jī)拍攝圖像，使用軟件對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，識(shí)別乘客運(yùn)動(dòng)，從而自動(dòng)對(duì)上下車(chē)人數(shù)及方向進(jìn)行計(jì)數(shù)，但分析處理算法限制容易受到環(huán)境光線(xiàn)的干擾，統(tǒng)計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確。
[0009]在國(guó)外，由于人口少、交通發(fā)達(dá)、客流不擁擠，使用紅外線(xiàn)的檢測(cè)技術(shù)就能滿(mǎn)足公交檢測(cè)需求；但在國(guó)內(nèi)，人口多、交通阻塞、客流擁擠，紅外線(xiàn)的檢測(cè)技術(shù)明顯不能滿(mǎn)足檢測(cè)的需要。而隨著智能交通建設(shè)的進(jìn)一步的發(fā)展，對(duì)客流檢測(cè)精度的要求將會(huì)越來(lái)越高，傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)會(huì)被逐步淘汰，作為新興技術(shù)的圖像處理技術(shù)將會(huì)逐步的得到更好的發(fā)展和研宄。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供客流檢測(cè)方法及其檢測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合車(chē)輛的視頻攝像頭，以圖像處理技術(shù)為核心，構(gòu)建一個(gè)可實(shí)現(xiàn)客流檢測(cè)分析的智能公交系統(tǒng)。
[0011]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案:
[0012]一種客流檢測(cè)方法，其包括如下步驟:
[0013]A、從車(chē)輛的監(jiān)控視頻源中實(shí)時(shí)讀取圖像；
[0014]B、對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到灰度圖像后轉(zhuǎn)換為二閾值形式；
[0015]C、從視頻圖像中檢測(cè)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)是否發(fā)生變化從而判斷開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)；
[0016]D、當(dāng)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)判斷為開(kāi)門(mén)狀態(tài)，開(kāi)始檢測(cè)客流；
[0017]E、當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)和判斷檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)參數(shù)值范圍統(tǒng)計(jì)乘客人數(shù)和乘客的進(jìn)出方向。
[0018]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟E還包括:當(dāng)判斷檢測(cè)線(xiàn)無(wú)法正確判斷乘客進(jìn)出方向時(shí)，由識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)上方的若干條豎形檢測(cè)線(xiàn)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化檢測(cè)，確定乘客的進(jìn)出方向。
[0019]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟E包括:
[0020]E1、將識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)布置在車(chē)門(mén)上邊門(mén)框處，當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，判斷有乘客經(jīng)過(guò)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)；在判斷時(shí)，將識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)劃分為三段進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。
[0021]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟El之后還包括:
[0022]E2、在識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)的外側(cè)布置平行分布的兩條判斷檢測(cè)線(xiàn)，判斷檢測(cè)線(xiàn)根據(jù)乘客頭部輪廓所覆蓋的參數(shù)值大小的變化情況判斷乘客的進(jìn)出方向。
[0023]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟A中:所述讀取圖像的有效圖像范圍包括公交車(chē)門(mén)禁止站立的黃色區(qū)域和/或車(chē)門(mén)上邊門(mén)框。
[0024]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟B包括:利用色彩空間轉(zhuǎn)換算法對(duì)所讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用灰度圖算法對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理后轉(zhuǎn)換為0-1的二閾值形式。
[0025]所述的客流檢測(cè)方法中，所述步驟B包括:當(dāng)所讀取十幀以上圖像中均檢測(cè)不到開(kāi)關(guān)門(mén)檢測(cè)線(xiàn)時(shí)，判斷車(chē)輛處于開(kāi)門(mén)狀態(tài)，若可以檢測(cè)到紅色檢測(cè)線(xiàn)則屬于關(guān)門(mén)狀態(tài)。
[0026]所述的客流檢測(cè)方法中，所述豎形檢測(cè)線(xiàn)的數(shù)量大于3條。
[0027]一種所述客流檢測(cè)方法的客流檢測(cè)系統(tǒng)，其包括:
[0028]圖像讀取模塊，用于從車(chē)輛的監(jiān)控視頻源中實(shí)時(shí)讀取圖像；
[0029]圖像處理模塊，用于對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像進(jìn)行灰度變換之后轉(zhuǎn)換為二閾值形式；
[0030]開(kāi)門(mén)檢測(cè)模塊，用于從視頻圖像中檢測(cè)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)是否發(fā)生變化從而判斷開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)；
[0031]客流檢測(cè)開(kāi)啟模塊，用于當(dāng)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)判斷為開(kāi)門(mén)狀態(tài)，開(kāi)始檢測(cè)客流；
[0032]客流檢測(cè)模塊，用于當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)和判斷檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)參數(shù)值范圍統(tǒng)計(jì)乘客人數(shù)和乘客的進(jìn)出方向。
[0033]所述的客流檢測(cè)系統(tǒng)，還包括檢測(cè)優(yōu)化模塊，用于當(dāng)判斷檢測(cè)線(xiàn)無(wú)法正確判斷乘客進(jìn)出方向時(shí)，由識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)上方的若干條豎形檢測(cè)線(xiàn)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化檢測(cè)，確定乘客的進(jìn)出方向。
[0034]相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的客流檢測(cè)方法及其檢測(cè)系統(tǒng)，從車(chē)輛的監(jiān)控視頻源中不斷地讀取圖像；之后對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到灰度圖像后轉(zhuǎn)換為二閾值形式；再?gòu)囊曨l圖像中檢測(cè)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)是否發(fā)生變化從而判斷開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)；當(dāng)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)判斷為開(kāi)門(mén)狀態(tài)，開(kāi)始檢測(cè)客流；當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)和判斷檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)參數(shù)值范圍統(tǒng)計(jì)乘客人數(shù)和乘客的進(jìn)出方向。本發(fā)明結(jié)合了車(chē)輛(如公交車(chē))的視頻攝像頭，以圖像處理技術(shù)為核心，構(gòu)建了一個(gè)可實(shí)現(xiàn)客流檢測(cè)分析的智能車(chē)輛管理系統(tǒng)。并且，由系統(tǒng)檢測(cè)得出的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以通過(guò)以太網(wǎng)方式傳輸?shù)杰?chē)輛監(jiān)控管理中心，進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)和存儲(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的智能調(diào)度。
【附圖說(shuō)明】
[0035]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的客流檢測(cè)方法的流程圖。
[0036]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的客流檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
[0037]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的客流檢測(cè)方法的應(yīng)用實(shí)施例的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0038]本發(fā)明提供一種客流檢測(cè)方法及其檢測(cè)系統(tǒng)，以公交車(chē)客流統(tǒng)計(jì)為例，所述的客流檢測(cè)方法包括:從公交車(chē)監(jiān)控視頻源中不斷地讀取圖像；利用算法對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度變換；從預(yù)處理后的圖像中查看開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)是否發(fā)生變化從而判斷開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)；顯示開(kāi)門(mén)后開(kāi)始檢測(cè)客流；乘客經(jīng)過(guò)時(shí)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)參數(shù)和判斷檢測(cè)線(xiàn)參數(shù)發(fā)生變化；算法根據(jù)參數(shù)值范圍進(jìn)行統(tǒng)計(jì)乘客人數(shù)及進(jìn)出方向。
[0039]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及效果更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0040]本發(fā)明的客流檢測(cè)方法通過(guò)從監(jiān)控視頻源中讀取原始視頻圖像數(shù)據(jù)，采用內(nèi)部程序算法對(duì)其進(jìn)行分析和處理，監(jiān)控管理中心根據(jù)各公交站點(diǎn)乘客流量的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)城市公交的智能調(diào)度和管理。
[0041]請(qǐng)參閱圖1，所述的客流檢測(cè)方法包括如下步驟:
[0042]S100、從車(chē)輛的監(jiān)控視頻源中實(shí)時(shí)讀取圖像；
[0043]S200、對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到灰度圖像后轉(zhuǎn)換為二閾值形式；
[0044]S300、從視頻圖像中檢測(cè)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)是否發(fā)生變化從而判斷開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)；
[0045]S400、當(dāng)開(kāi)關(guān)門(mén)雙檢測(cè)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)判斷為開(kāi)門(mén)狀態(tài)，開(kāi)始檢測(cè)客流；
[0046]S500、當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)和判斷檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)參數(shù)值范圍統(tǒng)計(jì)乘客人數(shù)和乘客的進(jìn)出方向。
[0047]所述步驟SlOO中，所述讀取圖像的有效圖像范圍包括公交車(chē)門(mén)禁止站立的黃色區(qū)域和/或車(chē)門(mén)上邊門(mén)框。將在開(kāi)關(guān)門(mén)檢測(cè)線(xiàn)布置在車(chē)門(mén)上邊門(mén)框處。
[0048]所述步驟S200包括:利用色彩空間轉(zhuǎn)換算法對(duì)所讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用灰度圖算法對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理后轉(zhuǎn)換為0-1的二閾值形式；預(yù)處理主要有兩方面，一是灰化車(chē)門(mén)框使框上的兩條紅色檢測(cè)線(xiàn)明顯體現(xiàn)，二是對(duì)乘客著裝等進(jìn)行灰化處理。
[0049]所述圖像為24位的RGB格式，本實(shí)施例利用色彩空間轉(zhuǎn)換算法對(duì)讀取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，即灰度變換，之后將256個(gè)灰度級(jí)劃分為0-1的二閾值形式。
[0050]由于兩條以上的開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)檢測(cè)線(xiàn)分別分布在車(chē)門(mén)框上邊緣處(開(kāi)關(guān)門(mén)狀態(tài)檢測(cè)線(xiàn)的數(shù)量根據(jù)車(chē)門(mén)的數(shù)量決定)，客流檢測(cè)啟動(dòng)狀態(tài)可根據(jù)公交車(chē)門(mén)框上沿分布兩邊門(mén)框的兩條檢測(cè)線(xiàn)來(lái)決定。具體的，所述步驟S300具體包括:當(dāng)所讀取十幀以上圖像中均檢測(cè)不到開(kāi)關(guān)門(mén)檢測(cè)線(xiàn)時(shí)，判斷車(chē)輛處于開(kāi)門(mén)狀態(tài)，若可以檢測(cè)到紅色檢測(cè)線(xiàn)時(shí)，判斷車(chē)輛處于關(guān)門(mén)狀態(tài)。
[0051]所述步驟S500具體包括:a、將識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)布置在車(chē)門(mén)上邊門(mén)框處，當(dāng)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，判斷有乘客經(jīng)過(guò)識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)；在判斷時(shí)，將識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)劃分為三段進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。具體地，先獲取圖像感興趣區(qū)域，在圖像感興趣區(qū)域的中間位置為識(shí)別檢測(cè)線(xiàn)，在識(shí)別時(shí)，以橢圓形作為人體頭部的幾何形狀，