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公开(公告)号：CN109325963B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810891823.6
申请日：2018-08-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的公交乘客三维轨迹分类方法，包括以下步骤：利用深度相机获取公交车的上、下车图像，并提取所述图像的前景图像；分别建立相机坐标系和世界坐标系，通过相机标定，获得所述前景图像中像素坐标与世界坐标的转换关系，然后将所述的前景图像转换为世界坐标系下的俯视投影图；针对所述的俯视投影图，首先对俯视投影图进行块化，然后确定局部高度值最大的区域，最后对该区域进行扩展以锁定人头目标，获取人头目标的三维轨迹，然后提取三维轨迹的特征，训练SVM分类器，实现轨迹的分类。本发明方法能够对疑似目标的三维轨迹进行分类，实现对上、下车乘客的计数，并且识别精度高。
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公开(公告)号：CN109325963A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810891823.6
申请日：2018-08-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的公交乘客三维轨迹分类方法，包括以下步骤：利用深度相机获取公交车的上、下车图像，并提取所述图像的前景图像；分别建立相机坐标系和世界坐标系，通过相机标定，获得所述前景图像中像素坐标与世界坐标的转换关系，然后将所述的前景图像转换为世界坐标系下的俯视投影图；针对所述的俯视投影图，首先对俯视投影图进行块化，然后确定局部高度值最大的区域，最后对该区域进行扩展以锁定人头目标，获取人头目标的三维轨迹，然后提取三维轨迹的特征，训练SVM分类器，实现轨迹的分类。本发明方法能够对疑似目标的三维轨迹进行分类，实现对上、下车乘客的计数，并且识别精度高。
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公开(公告)号：CN109325404A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810891027.2
申请日：2018-08-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种公交场景下的人数统计方法，包括以下步骤：建立公交上、下车乘客人头目标数据集并进行标注；将标注后的数据集利用神经网络进行训练，利用训练结果对公交车的上下车视频进行检测，以实现对乘客目标的检测和识别；在对乘客目标检测和识别的基础上，采用目标框距离匹配的方法得到乘客目标运动轨迹，在乘客目标丢失的情况下对乘客目标的位置进行预测，并在预测位置的周围进行模板匹配以得到精确的位置信息；根据目标运动轨迹中乘客目标的置信度大小以及方向信息剔除掉伪目标轨迹，从而实现上、下车人数统计。本发明具有成本低、受外界因素影响小、计算量相对较小的特点，并且鲁棒性好，在复杂多变的场景下仍有精确的识别效果。
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