CN110717352A - 一种站台客流量的统计方法、服务器及图像采集设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种站台客流量统计方法、服务器及图像采集设备，包括：基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数；基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数；基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。使用本申请提供的方法可以在车辆停靠时计算出实际站台人数变化量。

Description

一种站台客流量的统计方法、服务器及图像采集设备

技术领域

本申请涉及计算机通信领域，尤其涉及一种站台客流量的统计方法、服务器及图像采集设备。

背景技术

随着计算机视觉的发展，视频监控技术在交通资源调度，城市基础设施建设、维护社会稳定方面越来越重要。对于公共交通站台的客流统计是视频监控领域的重要组成部分，实时有效的客流统计为人群行为分析提供了基础数据，对防止人群拥堵、城市基础设施建设等有着重要作用。

然而，现有的对于公共交通站台的客流统计的方法是：在公共交通站台上配置摄像机，摄像机可以拍摄站台区图像，通过拍摄到的站台区的图像来统计站台的客流量，但当有公交车停靠有乘客上下车时，采用这种方式来统计站台客流量往往是不准确的。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种站台客流量的统计方法、服务器及图像采集设备。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请的第一方面，提供一种站台客流量统计方法，所述方法应用于服务器，包括：

基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数；

基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数；

基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。

可选的，所述车辆停靠区图像预配置有第一绊线和第二绊线，所述第一绊线与车辆前门对应，所述第二绊线与车辆后门对应；

所述基于指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数，包括：

针对在该指定时长内接收到的每一幅车辆停靠区图像，识别覆盖该第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖该第二绊线的人数作为下车人数；

分别汇总从每幅车辆停靠区图像中识别出的上车人数和下车人数，得到该指定时长内的上车人数和下车人数。

可选的，所述方法还包括：

接收第二图像采集设备发送的站台区图像，并对所述站台区图像进行人数识别；

所述基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时刻前发送的站台区图像，确定第一站台人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时刻后发送的站台区图像，确定第二站台人数，包括：

在接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，停止对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；

在接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，恢复对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；

查找距离停止时刻最近识别出的站台区的人数，作为第一人数；

对距离恢复时刻最近接收到的站台区图像进行人数识别，得到第二人数。

可选的，所述基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该站台区的实际站台人数变化量，包括：

计算所述上车人数和下车人数之差，得到上车人数净增量；

计算第二人数和第一人数之差，得到站台人数净增参考量；

计算所述上车人数净增量和所述站台人数净增参考量之和，得到实际站台人数净增量。

可选的，所述方法还包括：

接收第一图像采集设备在所述指定时长内发送的车牌图像；

识别该车牌图像中的车牌号；

基于预设的车牌号与车辆信息的对应关系，查找与该识别出的车牌号对应的车辆信息；

向用户展示所述车辆信息、上车人数净增量、站台人数净增参考量、实际站台人数变化量和/或当前站台人数；所述当前站台人数是指对当前接收到的站台区图像进行人数统计得到的人数。

根据本申请的第二方面，提供一种站台客流量统计方法，所述方法应用于第二图像采集设备，包括：

采集预设站台区内的图像作为站台区图像；

将采集到的站台区图像发送给服务器，以使服务器基于该站台区图像和第一图像采集设备发送的车辆停靠区图像，确定出车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的实际站台人数变化量。

可选的，所述采集预设站台区内的图像作为站台区图像，包括：

识别所述站台区的边界线是否被覆盖；

若识别出所述站台区的边界线被覆盖，则检测从识别时刻起的预设时长内是否再次识别到所述站台区的边界线被覆盖；

若否，采集所述站台区的图像作为站台区图像；

若是，返回识别所述站台区的边界线是否被覆盖的步骤，直至检测到从识别时刻起的预设时长内没有识别到该站台区的边界线被覆盖时，采集所述预设站台区的图像作为站台区图像。

可选的，所述采集预设站台区内的图像作为站台区图像，还包括：

若没有识别到所述站台边界线被覆盖，则检测图像采集定时器的定时时长是否超时；

若超时，则采集所述预设区域内的图像作为站台区图像。

根据本申请的第三方面，提供一种站台客流量统计方法，所述方法应用于第一图像采集设备，包括：

采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，作为车辆停靠区图像；

将采集到的车辆停靠区图像发送给服务器，以使服务器基于该车辆停靠区图像和第二图像采集设备发送的站台区图像，确定出该指定时长内的实际站台人数变化量。

可选的，所述采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，包括：

当检测到车辆开始停靠时，设置第一绊线和第二绊线；所述第一绊线与识别到的车辆前门对应，所述第二绊线与识别到的车辆后门对应；

当识别到第一绊线和/或第二绊线被覆盖时，采集所述车辆停靠区域内的图像。

可选的，所述方法还包括：

当检测到车辆开始停靠时，向所述服务器发送车辆开始停靠信号，以使服务器停止对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别；

当检测到车辆结束停靠时，向所述服务器发送车辆结束停靠信号，以使服务器恢复对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别。

可选的，所述方法还包括：

采集所述车辆的图像；

从采集到的车辆图像中识别出车牌图像，并将车牌图像发送给所述服务器。

根据本申请的第四方面，提供一种服务器，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行上述第一方面任一项所述的站台客流量统计方法。

根据本申请的第五方面，提供一种图像采集设备，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行上述第二方面任一项所述的站台客流量统计方法。

根据本申请的第六方面，提供一种图像采集设备，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行上述第三方面任一项所述的站台客流量统计方法。

在本申请提供的站台客流量统计方法中，一方面，由于服务器可以基于该指定时长内采集的车辆停靠区图像，确定该指定时长内的上车人数和下车人数。服务器还可以基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时发送的站台区图像确定在车辆停靠时刻站台的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时发送的站台区图像，确定在车辆离开时刻站台的第二人数，并基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定出在该指定时长内站台区的实际站台人数变化量。所以当车辆停靠有上下车乘客时，本申请也能准确地统计出站台人数实际变化量。

另一方面，本申请不仅周期性地统计站台上的人数这一静态数据，还可以在车辆停靠时，确定车辆信息，并统计上下车人数，实际站台人数变化量等动态数据，这种动态数据和静态数据的统计可以从多个维度反映出站台的人数，反映站台人数更为全面。

附图说明

图1是本申请一示例性实施例示出的一种站台示意图；

图2是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计的网络架构示意图；

图3a是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计方法的流程图；

图3b是本申请一示例性实施例示出的一种第二图像采集设备采集站台区图像的流程图；

图4a是本申请一示例性实施例示出的一种第二图像采集设备采集站台区图像的流程图；

图4b是本申请一示例性实施例示出的一种车辆停靠区图像的示意图；

图5是本申请一示例性实施例示出的另一种站台客流量统计方法的流程图；

图6是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在服务器的硬件架构图；

图7是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图；

图8是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在第一图像采集设备的硬件架构图；

图9是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图；

图10是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在第二图像采集设备的硬件架构图；

图11是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

参见图1，图1是本申请一示例性实施例示出的一种站台示意图。

在本申请实施例中，将站台划分为两个区，一个为站台区，一个为车辆停靠区。其中，站台区就是乘客等车的区域，车辆停靠区就是预设的车辆停靠在站台边的区域。如图1所示，虚线框所框住的区域为车辆停靠区，实线框所框住的区域为站台区。

站台区上的车辆入口处配置有第一图像采集设备，用以采集车辆停靠区的车辆停靠区图像和车辆图像，该站台区上还配置有第二图像采集设备，用以采集站台区的图像。如图1所示，图像采集设备101就是第一采集设备，图像采集设备102就是第二图像采集设备。

参见图2，图2是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计的网络架构示意图。

在本申请提供的网络架构中，包括第一图像采集设备、第二图像采集设备和服务器。

其中，上述第一图像采集设备，可以是摄像机、摄像头等具有图像采集功能的设备。这里只是对第一图像采集设备进行示例性地说明，不对其进行具体地限定。该第一图像采集设备可布置在站台车辆的进口处，用于采集车辆停靠区图像等并发送给服务器进行客流量统计。

上述第二图像采集设备，可以是摄像机、摄像头等具有图像采集功能的设备。这里只是对第二图像采集设备进行示例性地说明，不对其进行具体地限定。该第二图像采集设备可布置在站台上，可以采集预设站台区的站台区图像并发送给服务器进行客流量统计。

需要说明的是，第一图像采集设备和第二图像采集设备可以是同一类型的设备，也可以是不同类型的设备，这里只是为了方便叙述，根据图像采集的区域不同，将采集车辆停靠区的图像采集设备记为第一图像采集设备、以及将采集站台区的图像采集设备记为第二图像采集设备。

上述服务器，可以是单台的物理服务器，也可以是由多台物理服务器组成的服务器集群。这里只是对服务器进行示例性地说明，不对其进行具体地限定。该服务器主要用于基于第一图像采集设备发送的站台区图像，第二图像采集设备发送的车辆停靠区图像，来统计站台当前人数，上下车人数，实际站台人数变化量等等。

需要说明的是，与传统的站台客流量统计不同的是，本申请所提供的网络架构中包括两个图像采集设备，第一图像采集设备用以在车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内采集车辆停靠区图像，第二图像采集设备用以采集站台区图像。这就使得，服务器可以基于该指定时长内采集的车辆停靠区图像，确定该指定时长内的上车人数和下车人数。服务器还可以基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像确定在车辆停靠时刻站台的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定在车辆离开时刻站台的第二人数，并基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定出在该指定时长内站台区的实际站台人数变化量。所以当车辆停靠有上下车乘客时，本申请也能准确地统计出站台人数实际变化量。

需要说明的是，本申请所提供的站台客流量统计方法可以应用在公交站台的客流量统计，出租车站台、火车站台、地铁站台、驳船站台等等交通站台的客流量统计，这里不对本申请所提供的站台统计方法的应用场景进行具体地限定。

下面分别介绍第一图像采集、第二图像采集设备和服务器为实现本申请提供的站台客流量统计所进行操作。

参见图3a，图3a是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计方法的流程图；该流程可应用于第二图像采集设备，可包括如下所述步骤。

步骤301：第二图像采集设备采集预设站台区内的图像作为站台区图像。

传统的采集站台区的站台区图像的方式是：只要图像采集设备检测到预设站台区的边界线被覆盖时，就采集站台区图像。但是当有大量乘客短时间内先后跨越边界线，或者是同一时间内多人跨越边界线时都会造成极短时间内边界线被多次覆盖，从而触发图像采集设备在极短时间内多次采集站台区图像。一方面，由于短时间内频繁触发采集站台区图像，使得图像采集设备无法采集全部的图像，造成采集的图像数据的丢失。另一方面，由于在短时间内采集到大量的站台区图像，使得后续站台人数统计的数据量增大，影响了后续人数统计的准确性。

为此，本申请提供一种方式，简单来说，在本申请中，第二图像采集设备只有检测到站台区边界线被连续覆盖的间隔时长大于预设时长时，才采集站台区图像。换句话来说，本申请只关注站台边界线被频繁覆盖前的图像，和站台边界线被频繁覆盖后的图像，不关注被频繁覆盖的过程，所以可以防止由于频繁采集图像造成的图像数据的丢失，同时降低了后续站台人数统计的数据量，提高了人数统计的精度。

本申请提供的站台区图像的采集方法包括两部分。第一部分是：当有人跨越站台区边界线时，即第二图像采集设备检测到站台区边界线被覆盖时，采集站台区图像。第二部分是：即使没有人跨越站台区边界线，第二图像采集设备也会周期性地采集站台区图像。

具体实现方式，参见图3b，图3b是本申请一示例性实施例示出的一种第二图像采集设备采集站台区图像的流程图，可包括步骤311至步骤314。

步骤311：第二图像采集设备可识别所述预设站台区的站台边界线是否被覆盖。

需要说明的是，这里识别所述预设站台区的站台边界线是否被覆盖，其实是为了检测是否有人进出站台区，当有人进出站台区时，人会跨越站台区的边界线，站台区的边界线被覆盖。

步骤312：若第二图像采集设备识别出所述站台边界线被覆盖，则可检测从识别时刻起的预设时长内是否再次识别到所述站台边界线被覆盖。

若从识别时刻起的预设时长内，没有再次识别到所述站台边界线被覆盖，第二图像采集设备则可执行步骤314，即第二图像采集设备采集预设的站台区的图像，作为站台区图像。

若从识别时刻起的预设时长内，再次识别到所述站台边界线被覆盖，第二图像采集设备可返回步骤311，重复执行步骤311至步骤314的流程。直至检测到从识别时刻起的预设时长内没有识别到该站台边界线被再次覆盖，停止返回步骤311，执行步骤314。

步骤313：若第二图像采集设备没有识别出所述站台边界线被覆盖，则可检测图像采集定时器是否超时。

若图像采集定时器超时，第二图像采集设备则可执行步骤314，即采集预设的站台区的图像。

若图像采集定时器没有超时，第二图像采集设备返回步骤311，然后重复执行步骤311至步骤314的流程。

步骤314：第二图像采集设备采集预设的站台区的图像，作为站台区图像。

需要说明的是，图像采集定时器主要用于触发第二图像采集设备在站台区边界线没有被覆盖时，周期性地采集预设站台区的图像。

步骤302：第二图像采集设备将采集到的站台区图像发送给服务器。

需要说明的是，第二图像采集设备将采集到的站台区图像发送给服务器，服务器可以基于该站台区图像统计当前站台人数，还可以基于站台区图像以及第一图像采集设备发送的车辆停靠区图像确定从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的实际站台人数变化量，对于服务器如何统计人数，在下文会给出详细地描述。

参见图4a，图4a是本申请一示例性实施例示出的另一种站台客流量统计方法的流程图，该流程可应用于第一图像采集设备，可包括如下所述步骤。

步骤401：第一图像采集设备采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，作为车辆停靠区图像。

在实现时，第一图像采集设备可以通过本领域技术人员公知的方式来确定车辆开始停靠在预设的车辆停靠区域以及车辆结束停靠，比如根据拍摄的每一帧车辆图像占整幅图像的灰度比例等等进行该识别。这里只是示例性地说明，不进行具体地限定。

下面具体介绍采集车辆停靠区图像。

在一种可选的实现方式中，当第一图像采集设备识别到车辆开始停靠在预设的车辆停靠区域时，识别车辆前门和车辆后门，并设置与车辆前门对应的第一绊线，以及设置与车辆后门对应的第二绊线，并向服务器发送车辆停靠信号。

需要说明的是，对于识别车辆前门和车辆后门的方法可以采用特征匹配，深度学习等等方法，这里不对识别车辆前门和后门的方法进行具体地限定。

还需要说明的是，设置第一绊线和第二绊线，可以是在第一图像采集设备拍的每一帧图像中绘制出第一绊线和第二绊线，当然绘制出的第一绊线和第二绊线也会出现在图像采集设备拍摄的车辆停靠区图像中。例如，参见图4b，该4b中的线411就是设置第一绊线，线412就是设置的第二绊线。

当然，设置第一绊线和第二绊线，也可以是在该车辆停靠区图像的停靠信息中增加第一绊线和第二绊线的位置信息。这里只是对设置第一绊线和第二绊线进行示例性地说明，不对其进行具体地限定。

在本申请实施例中，当第一图像采集设备识别到第一绊线和/或第二绊线被覆盖时，采集所述车辆停靠区域内的图像作为车辆停靠区图像。

需要说明的是，识别第一绊线被覆盖其实是为了识别有乘客上车，当乘客上车时，乘客会跨越第一绊线，此时第一绊线会被覆盖。识别第二绊线被覆盖其实是为了识别有乘客下车，当乘客下车时，乘客会跨越第二绊线，此时第二绊线会被覆盖。

当识别到所述车辆结束停靠在该车辆停靠区时，删除设置的第一绊线和第二绊线，并向所述服务器发送车辆离开信号。

在另一种可选的实现方式中，第一图像采集设备可以在拍摄的车辆停靠区视频中，周期性地采集一帧图像，作为车辆停靠区图像(例如在车辆停靠区视频中，每隔一秒采集一帧图像，作为车辆停靠区图像)，然后将该车辆停靠区图像发送给服务器。服务器在接收到该车辆停靠区的图像后，可以识别该车辆停靠区中车辆的前门和后门，并为前门设置与该前门对应的第一绊线，为后门设置与该后门对应的第二绊线。然后，服务器可以针对每一幅车辆停靠区的图像，识别覆盖第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖第二绊线的人数作为下车人数，然后统计在指定时长内上车人数和下车人数。

步骤402：第一图像采集设备可将采集到的车辆停靠区图像发送给服务器。

需要说明的是，第一图像采集设备将车辆停靠区图像发送给服务器，使得服务器可以基于该车辆停靠区图像和第二图像采集设备发送的站台区图像统计从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的实际站台人数变化量，具体的统计方式后文会详细描述。

此外，在本申请实施例中，当第一图像采集设备识别到车辆停靠在预设的车辆停靠区域时，第一图像采集设备还可以采集车辆图像，并从采集到的车辆图像中识别出车牌图像，并将车牌图像发送给服务器。

参见图5，图5是站台客流量统计方法的流程图，该流程可应用于服务器，可包括如下所述步骤。

步骤501：基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数。

当服务器接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，服务器可以确定车辆开始停靠，并将接收到该车辆开始停靠信号的时刻作为车辆开始停靠时刻。

当服务器接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，服务器可以确定车辆结束停靠，并将接收到该车辆结束停靠信号的时刻作为车辆结束停靠时刻。

上述指定时长是指从车辆开始停靠时刻到车辆结束停靠时刻的时长。

在本申请实施例中，服务器在该指定时长内会接收到多个来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，服务器可以基于该车辆停靠区图像统计出在该指定时长内的上车人数和下车人数。

在一种可选的实现方式中，车辆停靠区域图像中配置有第一绊线和第二绊线。针对在指定时长内接收到的多个车辆停靠区图像中的每一个图像，服务器可以识别覆盖第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖第二绊线的人数作为下车人数。

然后，服务器可以对每个车辆停靠区图像中的上车人数进行汇总，得到该指定时长内的上车人数，以及对每个车辆停靠区图像中的下车人数进行汇总，得到该指定时长内的下车人数。

在另一种可选的实现方式中，服务器在接收到该车辆停靠区的图像后，可以识别该车辆停靠区中的车辆的前门和后门，并为前门设置与该前门对应的第一绊线，为后门设置与该后门对应的第二绊线。

然后，服务器可以针对每一幅车辆停靠区的图像，识别覆盖第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖第二绊线的人数作为下车人数，然后统计在指定时长内上车人数和下车人数。

需要说明的是，对于识别覆盖第一绊线和第二绊线的人数，可以基于深度学习、神经网络等方法来识别，这里只是示例性地说明，不对该识别方法进行具体地限定。

步骤502：服务器基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时刻前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时刻后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数。

在实现时，第二图像采集设备在站台区边界线被覆盖时会向服务器发送其所采集的站台区图像，也会周期性地发送其所采集的站台区图像。服务器可以接收第二图像采集设备发送的站台区图像，不论服务器接收到的是边界线被覆盖时采集的站台区图像还是周期性采集地站台区图像，服务器都可对接收到的站台区图像进行人数识别并记录。

在确定第一人数和第二人数时，在一种可选的实现方式中，当服务器接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，可以停止对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别。

当服务器接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，恢复对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别。

然后，服务器可以查找距离停止时刻最近识别出的站台区的人数，作为第一人数，并对距离恢复时刻最近接收到的站台区图像进行人数识别，得到第二人数。

需要说明的是，服务器在停止识别接收到的站台区图像中的站台人数的过程中，服务器依然在接收第二图像采集设备发送的站台区图像，只是不对该站台区图像进行站台人数识别。

此外，在接收到车辆开始停靠信号时，停止对接收到的站台区图像进行人数识别，在接收到车辆结束停靠信号时，恢复对接收到的站台区图像进行人数识别的好处在于：只关注车辆开始停靠时站台人数和车辆结束停靠时站台人数，而不关注车辆停靠过程中站台人数的变化，一方面可以减少服务器对站台区图像进行人数识别的数据量，另一方面可以提高确定车辆停靠过程中站台人数变化的准确性。

还需要说明的是，对于对站台区图像进行人数识别，可以基于深度学习、神经网络等方法，来识别站台区图像中的人数，这里只是示例性地说明，不对其进行具体地限定。

当然，服务器也可以基于其他方式来确定第一人数和第二人数，比如服务器一直对接收到的站台区图像进行人数识别，在确定第一人数和第二人数时，服务器可以查找距离接收到车辆开始停靠信号时刻最近识别的人数作为第一人数，将距离车辆结束停靠信息时刻最近识别的人数作为第二人数，这里只是对第一人数和第二人数的确定方法进行示例性地说明，不对该确定第一人数和第二人数的方法进行具体地限定。

步骤503：服务器可基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。

在一种可选的实现方式中，服务器可以基于上车人数、下车人数确定出上车人数净增量M。例如，服务器可以用上车人数减去下车人数，得到上车人数净增量M。当该上车人数净增量M为正数时，表明上车人数多于下车人数。当该上车人数净增量M为负数时，表明上车人数小于下车人数。

服务器可以基于第一人数和第二人数确定出站台人数净增参考量N。例如，服务器可以用第二人数减去第一人数得到站台人数净增参考量N。

该站台人数净增参考量是指从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的站台人数的净增量。当N为正数时，表明从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的站台人数是增加的，当N为负数时，表明从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的站台人数是减少的。

然后，服务器可以对上车人数净增量M与站台人数净增参考量N进行求和，得到站台人数实际变化量A。

该站台人数实际变化量是指由站台区的周边区(不包括车辆停靠区)进出站台的人数的变化量。当计算出的A为正值时，表明在该指定时长内由上述周边区进入该站台区的人数大于由从该站台区出去到周边区的人数，当A为负值，表明在该指定时长内由上述周边区进入该站台区的人数小于由该站台区出去到周边区的人数。

例如，当M≥0、N≥0且M和N的大小是任意关系时，A＝M+N；(此时A>0，由周边区进入该站台区的人数大于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净增加了A人)

当M≥0、N≤0且M≥-N时，A＝M+N(此时A>0，由周边区进入该站台区的人数大于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净增加了A人)；

当M≥0、N≤0且M<-N时，A＝M+N(此时A<0，由周边区进入该站台区的人数小于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净减少了A人)；

当M＜0、N＞0且-M≥N时，A＝M+N(此时A<0，由周边区进入该站台区的人数小于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净减少了A人)；

当M＜0、N＞0且-M＜N时，A＝M+N(此时A>0，由周边区进入该站台区的人数大于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净增加了A人)；

当M＜0，N＜0，且M和N的大小是任意关系时，A＝M+N(此时A<0，由周边区进入该站台区的人数小于从站台区出去到周边区的人数，由周边区进出站台区的人数引发站台净减少了A人)。

其中，M和N的大小关系是任意关系表示M≥N，或者M＜N。

当然，在本申请实施例中，还可以采用其他方式来计算实际站台人数变化量，例如服务器还可以基于上车人数和下车人数计算出下车人数净增量、基于第一人数和第二人数确定站台净减人数参考量，并基于下车人数净增量和站台净减人数参考量计算实际站台人数变化量。这里只是对基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定实际站台人数变化量的一种示例性地说明，不对确定该第一实际站台人数变化量进行具体地限定。

在本申请实施例中，当服务器接收到来自于第一图像采集设备的车牌图像后，可以基于深度学习、特征匹配等方法识别车牌图像中的车牌号。

然后，服务器可以基于预设的车牌号与车辆信息的对应关系，查找与该识别出的车牌号对应的车辆信息。该车辆信息可以包括，车辆是几路车，车辆的行驶路线等等。

然后服务器可以至少向用户展示该站台的该车辆信息、上车人数净增量、站台人数净增参考量、实际站台人数变化量展示给用户。同时，服务器还可以对当前接收到的站台区图像进行人数识别得到当前站台人数并展示给用户。

由上述描述可知，一方面，由于服务器可以基于该指定时长内采集的车辆停靠区图像，确定该指定时长内的上车人数和下车人数。服务器还可以基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时发送的站台区图像确定在车辆停靠时刻站台的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时发送的站台区图像，确定在车辆离开时刻站台的第二人数，并基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定出在该指定时长内站台区的实际站台人数变化量。所以当车辆停靠有上下车乘客时，本申请也能准确地统计出站台人数实际变化量。

另一方面，本申请不仅周期性地统计站台上的人数这一静态数据，还可以在车辆停靠时，确定车辆信息，并统计上下车人数，实际站台人数变化量等动态数据，这种动态数据和静态数据的统计可以从多个维度反映出站台的人数，反映站台人数更为全面。

本申请还提供一种站台客流量统计系统，所述系统包括：

第一图像采集设备，用于采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，作为车辆停靠区图像，并将采集到的车辆停靠区图像发送给服务器；

第二图像采集设备，用于采集预设站台区内的图像作为站台区图像，并将采集到的站台区图像发送给服务器；

所述服务器，用于基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数；基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数；基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。

可选的，该第一图像采集设备在采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像时，具体用于识别所述站台区的边界线是否被覆盖；若识别出所述站台区的边界线被覆盖，则检测从识别时刻起的预设时长内是否再次识别到所述站台区的边界线被覆盖；若否，采集所述站台区的图像作为站台区图像；若是，返回识别所述站台区的边界线是否被覆盖的步骤，直至检测到从识别时刻起的预设时长内没有识别到该站台区的边界线被覆盖时，采集所述预设站台区的图像作为站台区图像。

可选的，该第一图像采集设备在采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像时，还具体用于若没有识别到所述站台边界线被覆盖，则检测图像采集定时器的定时时长是否超时；若超时，则采集所述预设区域内的图像作为站台区图像。

可选的，第二图像采集设备在采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像时，具体用于当检测到车辆开始停靠时，设置第一绊线和第二绊线；所述第一绊线与识别到的车辆前门对应，所述第二绊线与识别到的车辆后门对应；当识别到第一绊线和/或第二绊线被覆盖时，采集所述车辆停靠区域内的图像。

可选的，第二图像采集设备还用于当检测到车辆开始停靠时，向所述服务器发送车辆开始停靠信号，以使服务器停止对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别；当检测到车辆结束停靠时，向所述服务器发送车辆结束停靠信号，以使服务器恢复对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别。

可选的，第二图像采集设备，还用于采集所述车辆的图像；从采集到的车辆图像中识别出车牌图像，并将车牌图像发送给所述服务器。

可选的，所述车辆停靠区图像预配置有第一绊线和第二绊线，所述第一绊线与车辆前门对应，所述第二绊线与车辆后门对应；

所述服务器在基于指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数时，具体用于针对在该指定时长内接收到的每一幅车辆停靠区图像，识别覆盖该第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖该第二绊线的人数作为下车人数；分别汇总从每幅车辆停靠区图像中识别出的上车人数和下车人数，得到该指定时长内的上车人数和下车人数。

可选的，所述服务器，还用于接收第二图像采集设备发送的站台区图像，并对所述站台区图像进行人数识别；

所述服务器，在基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时刻前发送的站台区图像，确定第一站台人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时刻后发送的站台区图像，确定第二站台人数，具体用于在接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，停止对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；在接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，恢复对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；查找距离停止时刻最近识别出的站台区的人数，作为第一人数；对距离恢复时刻最近接收到的站台区图像进行人数识别，得到第二人数。

可选的，所述服务器，在基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该站台区的实际站台人数变化量，具体用于计算所述上车人数和下车人数之差，得到上车人数净增量；计算第二人数和第一人数之差，得到站台人数净增参考量；计算所述上车人数净增量和所述站台人数净增参考量之和，得到实际站台人数变化量。

可选的，所述服务器，还用于接收第一图像采集设备在所述指定时长内发送的车牌图像；

识别该车牌图像中的车牌号；

基于预设的车牌号与车辆信息的对应关系，查找与该识别出的车牌号对应的车辆信息；

向用户展示所述车辆信息、上车人数净增量、站台人数净增参考量、实际站台人数变化量和/或当前站台人数；所述当前站台人数是指对当前接收到的站台区图像进行人数统计得到的人数。

参见图6，图6是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在服务器的硬件架构图。该服务器包括：通信接口601、处理器602、机器可读存储介质603和总线604；其中，通信接口601、处理器602和机器可读存储介质603通过总线604完成相互间的通信。处理器602通过读取并执行机器可读存储介质603中与站台客流量统计控制逻辑对应的机器可执行指令，可执行上文描述的站台客流量统计方法。

本文提到的机器可读存储介质603可以是任何电子、磁性、光学或其他物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，所述机器可读存储介质603可以包括如下至少一个种存储介质：易失存储器、非易失性存储器、其它类型存储介质。其中，易失性存储器可为RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，非易失性存储器可为闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、存储盘(如光盘、DVD等)。

参见图7，图7是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图，该装置可应用在服务器上，可包括如下所示单元。

第一确定单元701，用于基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数；

第二确定单元702，用于基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数；

计算单元703，用于基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。

可选的，所述车辆停靠区图像预配置有第一绊线和第二绊线，所述第一绊线与车辆前门对应，所述第二绊线与车辆后门对应；

所述第一确定单元701，具体用于针对在该指定时长内接收到的每一幅车辆停靠区图像，识别覆盖该第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖该第二绊线的人数作为下车人数；分别汇总从每幅车辆停靠区图像中识别出的上车人数和下车人数，得到该指定时长内的上车人数和下车人数。

可选的，所述装置还包括：识别单元，具体用于接收第二图像采集设备发送的站台区图像，并对所述站台区图像进行人数识别；

所述第二确定单元702，具体用于在接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，停止对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；在接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，恢复对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；查找距离停止时刻最近识别出的站台区的人数，作为第一人数；对距离恢复时刻最近接收到的站台区图像进行人数识别，得到第二人数。

可选的，所述计算单元703，具体用于计算所述上车人数和下车人数之差，得到上车人数净增量；计算第二人数和第一人数之差，得到站台人数净增参考量；计算所述上车人数净增量和所述站台人数净增参考量之和，得到实际站台人数净增量。

可选的，所述装置还包括：

展示单元704，用于接收第一图像采集设备在所述指定时长内发送的车牌图像；识别该车牌图像中的车牌号；基于预设的车牌号与车辆信息的对应关系，查找与该识别出的车牌号对应的车辆信息；向用户展示所述车辆信息、上车人数净增量、站台人数净增参考量、实际站台人数变化量和/或当前站台人数；所述当前站台人数是指对当前接收到的站台区图像进行人数统计得到的人数。

参见图8，图8是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在第一图像采集设备的硬件架构图。该第一图像采集设备包括：通信接口801、处理器802、机器可读存储介质803和总线804；其中，通信接口801、处理器802和机器可读存储介质803通过总线804完成相互间的通信。处理器802通过读取并执行机器可读存储介质803中与站台客流量统计控制逻辑对应的机器可执行指令，可执行上文描述的站台客流量统计方法。

本文提到的机器可读存储介质803可以是任何电子、磁性、光学或其他物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，所述机器可读存储介质803可以包括如下至少一个种存储介质：易失存储器、非易失性存储器、其它类型存储介质。其中，易失性存储器可为RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，非易失性存储器可为闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、存储盘(如光盘、DVD等)。

参见图9，图9是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图。该装置包括如下所示单元。

采集单元901，用于采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，作为车辆停靠区图像；

发送单元902，用于将采集到的车辆停靠区图像发送给服务器，以使服务器基于该车辆停靠区图像和第二图像采集设备发送的站台区图像，确定出该指定时长内的实际站台人数变化量。

可选的，所述采集单元901，具体用于当检测到车辆开始停靠时，设置第一绊线和第二绊线；所述第一绊线与识别到的车辆前门对应，所述第二绊线与识别到的车辆后门对应；当识别到第一绊线和/或第二绊线被覆盖时，采集所述车辆停靠区域内的图像。

可选的，所述发送单元902，还用于当检测到车辆开始停靠时，向所述服务器发送车辆开始停靠信号，以使服务器停止对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别；当检测到车辆结束停靠时，向所述服务器发送车辆结束停靠信号，以使服务器恢复对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别。

可选的，所述采集单元901，还用于采集所述车辆的图像；

所述发送单元902，还用于从采集到的车辆图像中识别出车牌图像，并将车牌图像发送给所述服务器。

参见图10，图10是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置所在第二图像采集设备的硬件架构图。该第二图像采集设备包括：通信接口1001、处理器1002、机器可读存储介质1003和总线1004；其中，通信接口1001、处理器1002和机器可读存储介质1003通过总线1004完成相互间的通信。处理器1002通过读取并执行机器可读存储介质1003中与站台客流量统计控制逻辑对应的机器可执行指令，可执行上文描述的站台客流量统计方法。

本文提到的机器可读存储介质1003可以是任何电子、磁性、光学或其他物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，所述机器可读存储介质1003可以包括如下至少一个种存储介质：易失存储器、非易失性存储器、其它类型存储介质。其中，易失性存储器可为RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，非易失性存储器可为闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、存储盘(如光盘、DVD等)。

参见图11，图11是本申请一示例性实施例示出的一种站台客流量统计装置的框图，该装置包括如下所示单元。

采集单元1101，用于采集预设站台区内的图像作为站台区图像；

发送单元1102，用于将采集到的站台区图像发送给服务器，以使服务器基于该站台区图像和第一图像采集设备发送的车辆停靠区图像，确定出车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的实际站台人数变化量。

可选的，所述采集单元1101，具体用于识别所述站台区的边界线是否被覆盖；若识别出所述站台区的边界线被覆盖，则检测从识别时刻起的预设时长内是否再次识别到所述站台区的边界线被覆盖；若否，采集所述站台区的图像作为站台区图像；若是，返回识别所述站台区的边界线是否被覆盖的步骤，直至检测到从识别时刻起的预设时长内没有识别到该站台区的边界线被覆盖时，采集所述预设站台区的图像作为站台区图像。

可选的，所述采集单元1101，还具体用于若没有识别到所述站台边界线被覆盖，则检测图像采集定时器的定时时长是否超时；若超时，则采集所述预设区域内的图像作为站台区图像。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种站台客流量统计方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，包括：

基于从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数；

基于第二图像采集设备在车辆开始停靠前发送的站台区图像，确定站台区的第一人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠后发送的站台区图像，确定该站台区的第二人数；

基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该指定时长内的该站台区的实际站台人数变化量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆停靠区图像预配置有第一绊线和第二绊线，所述第一绊线与车辆前门对应，所述第二绊线与车辆后门对应；

所述基于指定时长内接收到的、来自于第一图像采集设备的车辆停靠区图像，确定在该指定时长内的上车人数和下车人数，包括：

针对在该指定时长内接收到的每一幅车辆停靠区图像，识别覆盖该第一绊线的人数作为上车人数，识别覆盖该第二绊线的人数作为下车人数；

分别汇总从每幅车辆停靠区图像中识别出的上车人数和下车人数，得到该指定时长内的上车人数和下车人数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收第二图像采集设备发送的站台区图像，并对所述站台区图像进行人数识别；

所述基于第二图像采集设备在车辆开始停靠时刻前发送的站台区图像，确定第一站台人数，以及基于第二图像采集设备在车辆结束停靠时刻后发送的站台区图像，确定第二站台人数，包括：

在接收到第一图像采集设备发送的车辆开始停靠信号时，停止对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；

在接收到第一图像采集设备发送的车辆结束停靠信号时，恢复对已接收到的、来自于第二图像采集设备的站台区图像进行人数识别；

查找距离停止时刻最近识别出的站台区的人数，作为第一人数；

对距离恢复时刻最近接收到的站台区图像进行人数识别，得到第二人数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于上车人数、下车人数、第一人数和第二人数确定该站台区的实际站台人数变化量，包括：

计算所述上车人数和下车人数之差，得到上车人数净增量；

计算第二人数和第一人数之差，得到站台人数净增参考量；

计算所述上车人数净增量和所述站台人数净增参考量之和，得到实际站台人数变化量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收第一图像采集设备在所述指定时长内发送的车牌图像；

识别该车牌图像中的车牌号；

基于预设的车牌号与车辆信息的对应关系，查找与该识别出的车牌号对应的车辆信息；

向用户展示所述车辆信息、上车人数净增量、站台人数净增参考量、实际站台人数变化量和/或当前站台人数；所述当前站台人数是指对当前接收到的站台区图像进行人数统计得到的人数。

6.一种站台客流量统计方法，其特征在于，所述方法应用于第二图像采集设备，包括：

采集预设站台区内的图像作为站台区图像；

将采集到的站台区图像发送给服务器，以使服务器基于该站台区图像和第一图像采集设备发送的车辆停靠区图像，确定出车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的实际站台人数变化量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采集预设站台区内的图像作为站台区图像，包括：

识别所述站台区的边界线是否被覆盖；

若识别出所述站台区的边界线被覆盖，则检测从识别时刻起的预设时长内是否再次识别到所述站台区的边界线被覆盖；

若否，采集所述站台区的图像作为站台区图像；

若是，返回识别所述站台区的边界线是否被覆盖的步骤，直至检测到从识别时刻起的预设时长内没有识别到该站台区的边界线被覆盖时，采集所述预设站台区的图像作为站台区图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采集预设站台区内的图像作为站台区图像，还包括：

若没有识别到所述站台边界线被覆盖，则检测图像采集定时器的定时时长是否超时；

若超时，则采集所述预设区域内的图像作为站台区图像。

9.一种站台客流量统计方法，其特征在于，所述方法应用于第一图像采集设备，包括：

采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，作为车辆停靠区图像；

将采集到的车辆停靠区图像发送给服务器，以使服务器基于该车辆停靠区图像和第二图像采集设备发送的站台区图像，确定出该指定时长内的实际站台人数变化量。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述采集从车辆开始停靠到车辆结束停靠的指定时长内的车辆停靠区的图像，包括：

当检测到车辆开始停靠时，设置第一绊线和第二绊线；所述第一绊线与识别到的车辆前门对应，所述第二绊线与识别到的车辆后门对应；

当识别到第一绊线和/或第二绊线被覆盖时，采集所述车辆停靠区域内的图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当检测到车辆开始停靠时，向所述服务器发送车辆开始停靠信号，以使服务器停止对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别；

当检测到车辆结束停靠时，向所述服务器发送车辆结束停靠信号，以使服务器恢复对已接收到的、第二图像采集设备发送的站台区图像进行人数识别。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集所述车辆的图像；

从采集到的车辆图像中识别出车牌图像，并将车牌图像发送给所述服务器。

13.一种服务器，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行如权利要求1至5任一项所述方法。

14.一种图像采集设备，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行如权利要求6至8任一项所述方法，或者执行如权利要求9至12任一项所述方法。

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