[发明专利]一种基于手机传感器的公交车拥挤程度估测方法

摘要

本发明涉及一种基于手机传感器的公交车拥挤程度估测方法，即利用手机自带的惯性传感器，使用群智感知的思想收集数据后在分层学习的框架下进行公交车上乘客动作姿态信息识别，从而实现准确的公交车拥挤程度估测的过程。本发明能够利用手机自带的惯性传感器收集乘客上车之后直到达到静止态的传感器数据，利用这些数据识别出乘客的动作姿态信息并通过这些信息估测出公交车的拥挤程度。

主权项

一种基于手机传感器的公交车拥挤程度估测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用手机上自带的加速度传感器和陀螺仪传感器以固定的采样频率采集手机的传感器数据，在预处理之后进行滑动重叠时间窗口的划分；步骤2：对于当前时间窗口的传感器数据，使用事前训练好的SVM‑HMM模型进行动作的识别；步骤3：基于步骤2的输出结果，使用建立好的步态识别模型对属于走路动作的传感器数据进行识别来获得乘客走路过程中的步态信息；步骤4：综合步骤2的动作序列与步骤3的步态信息，利用已有的参与感知的乘客的姿态信息尝试感知未参与感知的乘客的姿态信息；步骤5：用特征向量表示所有感知到的乘客的姿态信息后通过支持向量机分类器进行个体拥挤程度的分类并计算该分类结果对应的置信度；步骤6：综合步骤5的结果用一个特征向量表示某一辆公交车的拥挤信息，然后根据该特征向量使用支持向量机分类得到整辆公交车的拥挤程度。