[发明专利]基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法

说明书

技术领域

本发明是一种涉及用于公交客流拥挤度采集，具体地说是涉及一种基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法。该方法采用立体视觉技术进行客流前景目标的提取、二维地平面映射，以及场景拥挤度估计，尤其适用于公交车内及公交车站这类复杂场景中的客流拥挤度采集。

背景技术

城市公共交通系统是整个交通运输系统的重要组成部分，具有运输量大、集约化经营、节省能源和道路空间、环境污染小等优点。国内外各大城市都相继提出了优先发展城市公交、加快实现公共交通的信息化和智能化的策略。公共交通系统中及时准确地获取公交客流数据，是公交管理部门合理安排公交线路、优化调度公交车辆、提高运营效率的最主要依据，因此对公交客流数据统计方法的研究具有重大的实用价值。

公交系统的实时客流信息用于公交系统的实时调度和事后的分析统计，包括公交车上的实时客流数量和公交站点的实时候客数量两类。公交车辆中的客流数量可以通过两种方式进行采集，一种是通过装在车门处的客流计数装置的计数结果间接计算出公交车内的乘客数量，另一种是对车厢内的客流密度进行估计以得到乘客数量。由于通过车门客流计数间接计算车厢内的客流密度有累积误差，直接进行客流密度采集是一个更直接和有效的方式。公交站点由于是一个开放的场合，因此更适合通过直接采集客流密度的方式获得实时客流信息。

客流密度是由客流在特定区域中的数量决定的，由于在公交这种相对拥挤和遮挡严重的场合，要对人数进行准确的计数非常困难，目前主要是通过视频图像处理的手段直接对客流的密度或拥挤度进行估算。密度是指单位面积中的客流个数，拥挤度是密度的某种线性变换，并将其转换到0-100％的范围，较适合于公交系统的需求。在现有公交系统中，客流拥挤度采集技术还没有得到应用。

目前基于视频的客流密度或拥挤度采集的手段主要分为基于像素统计和基于纹理分析两大类，这两大类方法侧重于研究单目视频监控图像中前景目标分割后的密度估计技术。针对基于视频的公交系统中客流拥挤度采集所面临的几大技术难点：前景目标的分割、透视效应的校正和目标遮挡重叠的处理，本专利基于双目立体视觉的技术进行拥挤度采集。采用立体视觉技术可以较准确地确定和分割前景目标的位置及深度信息，再利用目标三维信息将前景目标映射到实际的二维地平面上，以进行透视校正和目标遮挡分割，同时提取二维映射平面上的前景目标的面积和边缘长度等特征信息，最终得到了准确的拥挤度估计结果。

发明内容

本发明的目的在于针对现有公交客流密度采集技术存在的问题，提供一种基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法，它适合在公交车箱内和车站的复杂场景中进行客流拥挤度采集，并保证消除严重的光照突变、阴影、透视畸变、遮挡等的影响。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：

上述基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法，利用包括双目同步视频图像采集模块、视差计算模块、前景目标生成模块、前景目标映射模块、拥挤度估计模块，上述基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法包括如下步骤：

(1)、用平行同步左、右摄像机获得左、右二个同步视频图像，由同步视频图像采集模块处理获得左、右二个同步视频图像序列；

(2)、由视差计算模块对上述同步视频图像序列计算出客流场景的视差图像，预存背景视差图像；

(3)、由前景目标生成模块根据场景的帧差运动特性判断当前帧类别，对背景帧视差图像进行动态更新，对前景帧计算场景内的前景目标的视差图像；

(4)、由前景目标映射模块对上述前景目标进行位置映射，得到前景目标的地平面映射图像；

(5)、由拥挤度估计模块对上述的映射图像进行目标特性的统计，根据目标的区域和边缘特性获得拥挤度估计值；

重复循环执行步骤(1)到步骤(5)，完成实时的客流拥挤度采集。

本发明提出的基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法适用于诸如公交系统等的复杂环境，能够很好地满足系统的实时性和准确性要求。

本发明与现有客流拥挤度采集技术相比较，具有如下特征和优点：采用立体视觉技术进行前景目标的分割，几乎不受光照变化及阴影的影响，提高了系统的抗干扰性；利用目标的地平面映射方法提取出前景目标的两维平面位置，较好地解决了透视和遮挡重叠问题；由目标的区域与边缘信息结合直接估计拥挤度。

附图说明

图1是基于立体视觉的公交客流拥挤度采集方法的应用场景示意图。

图2是系统算法及软件实现的处理框图。

图3算法公式推导用的地平面背景上前景目标的映射图。

具体实施方式