【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客流量检测，具体涉及一种基于图像采集的客流量检测方法。
技术介绍
1、随着城市轨道交通建设的不断加快，对轨道交通的科学安全运营提出了新的挑战。客流量检测是轨道交通领域常用的一种技术手段，通过客流量的时空分析，可以为轨道交通的智能调度、应急管理提供高质量的数据依据。
2、客流量检测的目的是统计某个站点在某段时间内的上下车客流量。现有技术主要是基于基准线的检测方式，核心原理是在车门位置划定一个基准线，若目标从车内跨越基准线到车外，则判定为下车行为；若目标从车外跨越基准线到车内，则判定为上车行为。这种检测方式实现简单，但是使用场景局限性较大，监控摄像头一般需要安装在车门的正上方，并且当客流量较大时，会出现检测结果准确度下降的情况。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于图像采集的客流量检测方法，能够有效克服现有技术所存在的检测结果不够准确，以及使用场景较为局限的缺陷。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、一种基于图像采集的客流量检测方法，包括以下步骤：
6、s1、获取乘客上下车时经过采集区域的视频数据；
7、s2、利用卡尔曼滤波器根据前一帧图像对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果；
8、s3、根据预测结果和当前帧图像生成待检测图像，并将待检测图像输入目标检测模型，得
9、s4、对预测结果和检测结果进行匹配，根据匹配结果确定第一客流量检测结果；
10、s5、基于检测结果从当前帧图像中提取目标图像，并对目标图像进行人脸识别；
11、s6、根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪；
12、s7、根据目标跟踪结果确定第二客流量检测结果，并结合第一客流量检测结果得到最终客流量检测结果。
13、优选地，s2中利用卡尔曼滤波器根据前一帧图像对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果，包括：
14、根据前一帧图像的状态估计值和系统噪声协方差矩阵，利用状态转移方程对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果；
15、对预测状态协方差矩阵进行更新，以反映更新后预测状态的不确定性；
16、其中，对于所述视频数据中的第一帧图像，直接将第一帧图像输入目标检测模型，得到检测结果。
17、优选地，s3中根据预测结果和当前帧图像生成待检测图像，包括：
18、根据预测结果生成目标位置掩膜，将目标位置掩膜和当前帧图像按照不同的权重进行叠加，生成待检测图像。
19、优选地，s3中将待检测图像输入目标检测模型，得到检测结果，包括：
20、将待检测图像输入yolov5模型，得到检测结果；
21、其中，yolov5模型包括依次连接的输入端、backbone层、neck层、head层，backbone层包括conv模块、c3模块和sppf模块，neck层采用sppf和csp-pan结构，head层由三个卷积层组成。
22、优选地，s4中对预测结果和检测结果进行匹配，包括：
23、计算预测结果和检测结果的交并比，并根据交并比构造代价矩阵；
24、基于代价矩阵，采用km算法对预测结果和检测结果进行匹配，得到目标轨迹。
25、优选地，s4中根据匹配结果确定第一客流量检测结果，包括：
26、根据目标轨迹与采集区域之间的位置关系，确定第一客流量检测结果。
27、优选地，s6中根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪，包括：
28、基于人脸识别结果确定当前帧图像中存在正向人脸的第一目标图像，并基于人脸识别结果获取第一目标图像的人脸特征，根据人脸特征进行目标跟踪。
29、优选地，所述根据人脸特征进行目标跟踪，包括：
30、获取预设人脸特征数据库，在人脸特征数据库中对人脸特征进行匹配，根据匹配结果进行目标跟踪。
31、优选地，s6中根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪，包括：
32、基于人脸识别结果确定当前帧图像中不存在正向人脸的第二目标图像，并提取第二目标图像的目标运动特征和目标外观特征，根据目标运动特征和目标外观特征进行目标跟踪。
33、优选地，所述根据目标运动特征和目标外观特征进行目标跟踪，包括：
34、对目标运动特征和目标外观特征进行联合度量，并对度量结果进行级联匹配，根据匹配结果进行目标跟踪。
35、(三)有益效果
36、与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于图像采集的客流量检测方法，具有以下有益效果：
37、1)获取乘客上下车时经过采集区域的视频数据，利用卡尔曼滤波器根据前一帧图像对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果，根据预测结果和当前帧图像生成待检测图像，并将待检测图像输入目标检测模型，得到检测结果，对预测结果和检测结果进行匹配，根据匹配结果确定第一客流量检测结果，利用卡尔曼滤波器对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果，利用目标检测模型对待检测图像进行目标检测，得到检测结果，并对预测结果和检测结果进行匹配，得到目标轨迹，根据目标轨迹与采集区域之间的位置关系，确定第一客流量检测结果；
38、2)基于检测结果从当前帧图像中提取目标图像，并对目标图像进行人脸识别，根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪，根据目标跟踪结果确定第二客流量检测结果，能够根据正向人脸和非正向人脸采用不同的目标跟踪算法，实现对目标的准确跟踪，确保第二客流量检测结果的准确性，并且结合第一客流量检测结果能够得到更为准确的最终客流量检测结果，实现对客流量的准确检测，同时本申请技术方案能够适用多种类型的使用场景。
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1.一种基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S2中利用卡尔曼滤波器根据前一帧图像对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S3中根据预测结果和当前帧图像生成待检测图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S3中将待检测图像输入目标检测模型，得到检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S4中对预测结果和检测结果进行匹配，包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S4中根据匹配结果确定第一客流量检测结果，包括：
7.根据权利要求1所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S6中根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪，包括：
8.根据权利要求7所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于
9.根据权利要求1或7所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：S6中根据人脸识别结果选择相应的目标跟踪算法，并利用目标跟踪算法进行目标跟踪，包括：
10.根据权利要求9所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：所述根据目标运动特征和目标外观特征进行目标跟踪，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：s2中利用卡尔曼滤波器根据前一帧图像对当前帧图像中的目标位置进行预测，得到预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：s3中根据预测结果和当前帧图像生成待检测图像，包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：s3中将待检测图像输入目标检测模型，得到检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于图像采集的客流量检测方法，其特征在于：s4中对预测结果和检测结果进行匹配，包括：
6.根据权利要求5所述的基于图...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙奎，张根波，
申请(专利权)人：泰弗思科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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