CN105913367A - 基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统与方法 - Google Patents

基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统与方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统与方法,其系统包括顺次连接的图像采集模块、公交车位置采集模块、数据挖掘中心和数据分析中心；图像采集模块用于对公交车上下车的人脸图像进行采集，公交车位置采集模块用于对公交车的行驶轨迹进行记录，数据挖掘中心用于对采集到的图像进行人脸分析和位置分析，数据分析中心用于根据数据挖掘中心分析得到的结果进行流量统计分析，为公交线路规划、运行管理、线路调整等提供决策依据。本发明的应用不仅提高了公交客流量检测的精度，而且提高了公交客流量检测的频率，大大节省了流量调查成本。

Description

基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统与方法
技术领域
本发明涉及基于人脸识别和位置定位的公交客流量检测系统与方法。
背景技术
由于城市居民出行在时间和空间上的分布不均衡性，必然导致部分站点的公交车内部非常拥挤，甚至于出现站点滞留乘客，或部分站点的公交车内的满载率不高。上述现象与公交线网及其运营方案的合理性相关，它们的数据基础为公交客流量，包括站点的上下车、断面流量( 车内乘客人数) 以及公交OD( 从某个站点上车而另外一个站点下车的人数)。为了保障公交优先国家发展战略的实施，合理组织有限运力及时疏散客流，公交客流量统计分析越来越受到交管部门、公交公司的重视和关注。
目前，公交客流量的采集方式主要分为两种：
(1) 人工采集，常见的人工数据调查方式有站点调查、跟车调查和随车调查等，投入大量人工进行问卷调查，容易导致调查数据质量无法把控，统计数据分析费力费时，调查费用较高，并且不能连续检测客流量的时空演化问题。
(2) 智能设备采集，结合先进传感技术、人脸识别技术、人体信号检测技术，实时获取每个乘客上下车的记录，利用智能设备统计分析各个站点的上下车及车内人数。常见的采集手段包括公交IC 卡、RFID技术、压力传感器、红外和人脸识别等，各个智能采集方式各有利弊。虽然公交IC卡从技术实现角度可以准确地获取乘客上下车信息，但一般乘客上车刷卡而下车不刷卡。RFID 技术忽略公交车外部环境的电子标签对其影响，其应用场所的要求非常高。基于人脸识别和位置定位和位置定位相结合的技术的公交客流分析是一种新的技术手段，不仅可以采集公交站点的上下车人数、断面流量，而且可以根据位置信息分析出公交OD分布情况。
综上所述，结合人脸识别和位置定位来进行公交客流量的检测系统与方法能够很好地为公交线路规划、运行管理、线路调整等提供决策依据。
发明内容
针对现有公交客流量检测系统与方法的不足之处，本发明提供了一种高精度、实时检测的新型公交车客流量检测系统，通过人脸特征的唯一性来获取乘客的上下车时间信息以及结合位置定位信息获取乘客上下车的位置信息，通过数据挖掘和分析得出公交站点的上下车人数、断面流量和公交OD等数据。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于人脸识别和位置定位的公交客流量系统，包括顺次连接的图像采集模块、公交车位置采集模块、数据挖掘中心和数据分析中心；一方面利用安装在公交车的摄像头采集乘客上下车的视频信息，图像预处理模块对图像信息进行预处理将人脸图像传送至数据挖掘中心的存储模块，另一方面利用位置采集模块采集公交车的行驶轨迹信息传送至数据挖掘中心的存储模块。
所述的图像采集模块用于对公交车上下车的人脸图像进行采集；所述的公交车位置采集模块用于对公交车的行驶轨迹进行采集；所述的数据挖掘中心包括存储模块、图像分析模块和位置分析模块；图像分析模块、位置分析模块与数据分析中心的存储模块连接；所述的存储模块用于存储公交车上下车人员的人脸图像、上下车信息和公交车行驶轨迹；所述的图像分析模块用于对采集到的图像进行分析，判断图像对应的人员上下车信息；所述的位置分析模块通过图像拍摄时间和公交行驶轨迹记录时间匹配，分析得出上下车和位置；所述的数据分析中心包括流量分析模块，与数据挖掘中心的存储模块连接；所述的流量分析模块用于统计分析公交线路、站点的单点流量和OD分布情况。
基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统的实现方法，包括以下步骤：
S1. 利用图像采集模块对公交车的上下车人员进行人脸图像采集并做预处理，并将预处理的数据实时传输给数据挖掘中心的存储模块；
S2. 利用公交车位置采集模块对公交车的轨迹信息进行采集并将数据实时传输到数据挖掘中心的存储模块；
S3. 图像分析模块采用云计算技术对数据分析中的存储模块中的的图像进行人脸识别，判断是否能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像：
（1）能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则跳转至步骤S5；
（2）不能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则代表该乘客未出现过，则跳转至步骤S4；
S4. 新乘客的信息保存到存储模块，包括乘客标识码、人脸特征信息、人脸图像；
S5. 乘客的上下车信息保存到存储模块，包括乘客标识码、上车或下车，时间戳；
S6. 位置分析模块根据公交车的轨迹（含位置和时间戳）信息和上下车时间戳比对，获得乘客上下车的位置信息，保存到存储模块；
S7. 数据分析中心调用存储模块中的乘客基本信息和上下车信息进行统计分析。
所述的步骤S1 包括以下子步骤：
S11. 公交车前后门的摄像头实时对经过的人员进行图像采集，并将采集到图像实时传输给图像预处理模块；
S12. 图像预处理模块对采集到的图像进行预处理，得到人脸图像，并调整得到的人脸图像使其与存储器中图像大小一致；
S13. 将预处理后的人脸图像实时传输给数据挖掘中心。
本发明的应用不仅提高了公交客流量检测的精度，而且提高了公交客流量检测的频率，大大节省了流量调查成本。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明系统的原理框图。
图2为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1 所示，基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统，包括顺次连接的图像采集模块、公交车位置采集模块、数据挖掘中心和数据分析中心；
所述的图像采集模块用于对公交车上下车的人脸图像进行采集；所述的公交车位置采集模块用于对公交车的行驶轨迹进行采集；
所述的数据挖掘中心包括存储模块、图像分析模块和位置分析模块；图像分析模块、位置分析模块与数据分析中心的存储模块连接；
所述的存储模块用于存储公交车上下车人员的人脸图像、上下车信息和公交车行驶轨迹；
所述的图像分析模块用于对采集到的图像进行分析，判断图像对应的人员上下车信息；
所述的位置分析模块通过图像拍摄时间和公交行驶轨迹记录时间匹配，分析得出上下车和位置；
所述的数据分析中心包括流量分析模块，与数据挖掘中心的存储模块连接；
所述的流量分析模块用于统计分析公交线路、站点的单点流量和OD分布情况。
如图2所示，所述的基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统的实现方法，包括以下步骤：
S1. 利用图像采集模块对公交车的上下车人员进行人脸图像采集并做预处理，并将预处理的数据实时传输给数据挖掘中心的存储模块；
S2. 利用公交车位置采集模块对公交车的轨迹信息进行采集并将数据实时传输到数据挖掘中心的存储模块；
S3. 图像分析模块采用云计算技术对数据分析中的存储模块中的的图像进行人脸识别，判断是否能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像：
（1）能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则跳转至步骤S5；
（2）不能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则代表该乘客未出现过，则跳转至步骤S4；
S4. 新乘客的信息保存到存储模块，包括乘客标识码、人脸特征信息、人脸图像；
S5. 乘客的上下车信息保存到存储模块，包括乘客标识码、上车或下车，时间戳；
S6. 位置分析模块根据公交车的轨迹（含位置和时间戳）信息和上下车时间戳比对，获得乘客上下车的位置信息，保存到存储模块；
S7. 数据分析中心调用存储模块中的乘客基本信息和上下车信息进行统计分析。
所述的步骤S1 包括以下子步骤：
S11. 公交车前后门的摄像头实时对经过的人员进行图像采集，并将采集到图像实时传输给图像预处理模块；
S12. 图像预处理模块对采集到的图像进行预处理，得到人脸图像，并调整得到的人脸图像使其与存储器中图像大小一致；
S13. 将预处理后的人脸图像实时传输给数据挖掘中心。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (4)

1.基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统，其特征在于：包括顺次连接的图像采集模块、公交车位置采集模块、数据挖掘中心和数据分析中心；图像采集模块用于对公交车上下车的人脸图像进行采集，公交车位置采集模块用于对公交车的行驶轨迹进行采集，数据挖掘中心用于对采集到的图像和位置信息进行人脸分析和位置分析，数据分析中心用于根据数据挖掘中心分析得到的结果进行流量分析，为公交线路规划、运行管理、线路调整等提供决策依据；所述的图像采集模块用于对公交车上下车的人脸图像进行采集；所述的公交车位置采集模块用于对公交车的行驶轨迹进行采集；所述的数据挖掘中心包括存储模块、图像分析模块和位置分析模块；图像分析模块、位置分析模块与数据分析中心的存储模块连接；所述的存储模块用于存储公交车上下车人员的人脸图像、上下车信息和公交车行驶轨迹；所述的图像分析模块用于对采集到的图像进行分析，判断图像对应的人员上下车信息；所述的位置分析模块通过图像拍摄时间和公交行驶轨迹记录时间匹配，分析得出上下车和位置；所述的数据分析中心包括流量分析模块，与数据挖掘中心的存储模块连接；所述的流量分析模块用于统计分析公交线路、站点的单点流量和OD分布情况。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统，其特征在于：所述的图像采集模块包括图像预处理模块和公交车前后门的两个摄像头，所述的图像预处理模块用于对摄像头采集到的图像进行预处理，得到与存储器中图像大小一致的人脸图像。
3.基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1. 利用图像采集模块对公交车的上下车人员进行人脸图像采集并做预处理，并将预处理的数据实时传输给数据挖掘中心的存储模块；
S2. 利用公交车位置采集模块对公交车的轨迹信息进行采集并将数据实时传输到数据挖掘中心的存储模块；
S3. 图像分析模块采用云计算技术对数据分析中的存储模块中的的图像进行人脸识别，判断是否能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像：
（1）能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则跳转至步骤S5；
（2）不能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像，则代表该乘客未出现过，则跳转至步骤S4；
S4. 新乘客的信息保存到存储模块，包括乘客标识码、人脸特征信息、人脸图像；
S5. 乘客的上下车信息保存到存储模块，包括乘客标识码、上车或下车，时间戳；
S6. 位置分析模块根据公交车的轨迹（含位置和时间戳）信息和上下车时间戳比对，获得乘客上下车的位置信息，保存到存储模块；
S7. 数据分析中心调用存储模块中的乘客基本信息和上下车信息进行统计分析。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别和定位的公交客流量检测系统的实现方法，其特征在于：所述的步骤S1 包括以下子步骤：
S11. 公交车前后门的摄像头实时对经过的人员进行图像采集，并将采集到图像实时传输给图像预处理模块；
S12. 图像预处理模块对采集到的图像进行预处理，得到人脸图像，并调整得到的人脸图像使其与存储器中图像大小一致；
S13. 将预处理后的人脸图像实时传输给数据挖掘中心。
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