復(fù)雜背景下公交乘客流量統(tǒng)計研究.pdf

1、隨著我國城市化進(jìn)程的加快，城市人口的不斷增加，作為市民出行主要交通工具的公共交通系統(tǒng)的壓力不斷增大。因此，基于計算機(jī)視覺的智能交通系統(tǒng)的重要性日益顯著。利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行乘客流量的檢測已成為該研究領(lǐng)域的熱點。統(tǒng)計有關(guān)的客流數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果，制定營運作業(yè)計劃，將大大貼近公交線路的市場客流需求。
　　 論文首先介紹了客流統(tǒng)計系統(tǒng)的應(yīng)用背景，總結(jié)了目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。然后研究了課題應(yīng)用到的圖像處理基礎(chǔ)知識，包括圖像灰度化，濾波，

2、銳化等圖像預(yù)處理方法，灰度閾值，直方圖閾值，最大熵閾值等幾種常用的圖像分割的方法，以及Sobel、Prewitt、Log、Canny等算子用于邊緣檢測，并將實際的檢測效果進(jìn)行了比較。提出了復(fù)雜背景下乘客檢測的邊緣背景差法，在此基礎(chǔ)上采用Hough變換的方法進(jìn)行頭部特征的提取。為了進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)確率，本文從視知覺角度將檢測到的頭部輪廓進(jìn)行分類，并去除掉大量的非目標(biāo)頭部輪廓。圖像的拍攝采用在實驗室模擬實際公交車做成的一套實驗裝置，利用頂