基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法及系统，其中，所述方法包括如下步骤：S1、通过热成像实时获取公交站台所在区域中目标的热成像图像；S2、提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理；S3、对预处理后的热成像图像的边界图像进行优化完善；S4、获取边界优化完善后的热成像图像的参数，根据获取的参数区分行人和非行人；S5、提取行人图像，并获取行人运动轨迹，依据所述运动轨迹判断行人进入公交站台还是离开公交站台，并生成客流数据；S6、根据所述客流数据生成交站台夜晚客流报表及热点图。本发明专利技术能够在夜晚场景光线较暗的环境中，利用热成像来获取热成像图像，可准确的得出公交站台夜晚客流数据。

【技术实现步骤摘要】
基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法及系统
本专利技术涉及客流统计
，尤其涉及一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法及系统。
技术介绍
随着城市夜生活的丰富，对于夜间出行的市民，乘坐公交车仍是大多数市民的首选。公交站台是市民出行的一个临时聚集点，作为城市公共交通的管理运营者，准确掌握城市公交站台夜晚客流情况，可以对夜晚公交线路的做出合理规划与安排，从而显著提升公交部门的管理能力和服务水平。而且对城市安全管理部门，可以通过公交站台夜晚客流量分布图，有重点的在夜晚期间对客流量大的区域进行安全巡察，当危情发生时可以及时疏散人群，保障市民安全。目前，现有的公交站台夜晚客流统计的方法：(1)采用人工统计的方法来获取公交站台夜晚客流数据，此种方法极其的消耗人力、财力，而且不具备系统性和全面性；(2)通过蓝牙检测器检测移动设备来统计出公交站台的夜晚客流。然而，此种方法缺陷在于并不是所有行人都会开启蓝牙设备，对于没有开启蓝牙的设备的行人，此种检测方法就无法计数。从而，检测到的客流数据就没有了实际的参考意义；(3)另一类方法是通过摄像头等视频图像检测计数。然而，此种客流计数方式受光线影响较大，在夜晚场景下准确率很低，而且也不是特定为公交来站台来设计的。因此，针对上述问题，有必要提出进一步的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法及系统，以克服现有技术中存在的不足。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其包括如下步骤：S1、通过热成像实时获取公交站台所在区域中目标的热成像图像；S2、提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理；S3、对预处理后的热成像图像的边界图像进行优化完善；S4、获取边界优化完善后的热成像图像的参数，根据获取的参数区分行人和非行人；S5、提取行人图像，并获取行人运动轨迹，依据所述运动轨迹判断行人进入公交站台还是离开公交站台，并生成客流数据；S6、根据所述客流数据生成交站台夜晚客流报表及热点图。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S1之前还包括：对公交站台内边线和外边线进行标定，确定公交站台所在区域。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述对公交站台内边线和外边线进行标定具体包括：S01、以所述公交站台的外边框轮廓线作为公交站台所在区域的内边线；S02、以距离所述内边线Lm处作为公交站台所在区域的外边线。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S1中还包括确定热成像图像采集点的步骤，该步骤包括：以所述公交站台所在区域为参考，所述公交站台所在区域的正中靠上所对应的空间位置作为热成像图像采集点，所述热成像图像采集点与所述公交站台所在区域之间的垂直距离为H；其中，A是公交站台的长度，B为公交站台的宽度，θ为热成像图像采集点与地平面的夹角，θmin、θmax为设定的最小及最大允许角度。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S2具体包括：建立所述热成像图像的Snake模型，依据所述Snake模型提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，依据所述Snake模型提取所述热成像图像的边界图像包括：S21、以I：[O，m]×[O，n]表示待分割的热成像图像，以参数曲线C(s，t)＝[x(s，t)，y(s，t)]表示边界图像的模型曲线，其中s∈[0，1]，t表示时间，[x(s，t)，y(s，t)]表示模型曲线；S22、依据所述模型曲线，得到其能量泛函：通过所述能量泛函，随着曲线C(s,t)将在图像I上不断移动，最终收敛到目标边界上。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S3包括：利用梯度向量GVF模型对边界图像进行优化完善。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，利用梯度向量GVF模型对边界图像进行优化完善包括：S31、获取边界图像f(x,y)的最小化能量泛函ε：其中，参数μ为调节因子，τ为梯度向量；S32、采用变分法，得到使ε最小化的梯度向量τ，在所述梯度向量τ满足欧拉方程的条件下，通过欧拉方程得到待处理目标的热成像图像的GVF矢量场，所述GVF矢量场τ(x，y)＝[u(x，y)，v(x，y)]；S33、通过得到的所述GVF矢量场，提取目标轮廓，并检测目标轮廓是否存在角点，若存在角点，按角点去除边界图噪声，然后再进入GVF矢量场继续检测，直至没有轮廓角点。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S4具体包括：S41、获取优化完善后边界图像的参数轮廓高宽比rhw和面积比rs，其中，所述所述S42、当轮廓高宽比rhw和面积比rs均处于预设区域范围时，则判断所述热成像图像为行人，否则判断所述热成像图像为非行人。作为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的改进，所述步骤S5具体包括：S51、以公交站台所在区域为参考，设定出站方向和进站方向，提取行人图像，并获取行人运动轨迹，当若检测到行人的运动轨迹沿出站方向的值呈增大趋势，则行人离开公交站台，当若检测到行人的运动轨迹沿出站方向的值呈减小趋势，则行人进入站台；S52、设定所述行人运动轨迹矢量的阈值，若运动轨迹矢量大于或者等于所述阀值，则进行人数统计，若运动轨迹矢量无变化或者小于所述阀值，则不予统计。为实现上述专利技术目的，本专利技术还提供一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计系统，其包括：图像采集装置、图像处理装置、数据传输装置以及智能管理平台；所述图像采集装置包括热成像设备，所述热成像设备与所述图像处理装置进行数据传输；所述图像处理装置包括图像预处理模块、图像检测处理模块、图像对比分析模块、行人轨迹分析模块，所述数据传输装置包括有线传输模块和/或无线传输模块，所述智能管理平台包括数据接收模块和数据分析模块。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法能够在夜晚场景光线较暗的环境中，利用热成像来获取热成像图像，可准确的得出公交站台夜晚客流数据。从而，为公共交通管理者提供有效且准确的参考数据，有利于对夜晚公交线路的做出合理规划与安排，显著提升公交部门的管理能力和服务水平。此外，通过公交站台夜晚客流量热点图，有利于在夜晚期间对客流量大的区域进行有重点的安全巡察，当危情发生时可以及时疏散人群，保障市民安全。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法的方法流程示意图；图2为对公交站台所在区域进行标定时的示意图；图3为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法中步骤S2、S3的流程示意图；图4为本专利技术的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法中步骤S4的流程示意图；图5为行人和非行人的轮廓示意图，其中，(1)为状杆物轮廓示意图，(2)为行人直立时的轮廓示意图，(3)为行人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、通过热成像实时获取公交站台所在区域中目标的热成像图像；S2、提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理；S3、对预处理后的热成像图像的边界图像进行优化完善；S4、获取边界优化完善后的热成像图像的参数，根据获取的参数区分行人和非行人；S5、提取行人图像，并获取行人运动轨迹，依据所述运动轨迹判断行人进入公交站台还是离开公交站台，并生成客流数据；S6、根据所述客流数据生成交站台夜晚客流报表及热点图。

【技术特征摘要】
1.一种基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、通过热成像实时获取公交站台所在区域中目标的热成像图像；S2、提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理；S3、对预处理后的热成像图像的边界图像进行优化完善；S4、获取边界优化完善后的热成像图像的参数，根据获取的参数区分行人和非行人；S5、提取行人图像，并获取行人运动轨迹，依据所述运动轨迹判断行人进入公交站台还是离开公交站台，并生成客流数据；S6、根据所述客流数据生成交站台夜晚客流报表及热点图。2.根据权利要求1所述的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括：对公交站台内边线和外边线进行标定，确定公交站台所在区域。3.根据权利要求1所述的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述对公交站台内边线和外边线进行标定具体包括：S01、以所述公交站台的外边框轮廓线作为公交站台所在区域的内边线；S02、以距离所述内边线Lm处作为公交站台所在区域的外边线。4.根据权利要求3所述的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述步骤S1中还包括确定热成像图像采集点的步骤，该步骤包括：以所述公交站台所在区域为参考，所述公交站台所在区域的正中靠上所对应的空间位置作为热成像图像采集点，所述热成像图像采集点与所述公交站台所在区域之间的垂直距离为H；其中，[θ∈(θmin，θmax)]；A是公交站台的长度，B为公交站台的宽度，θ为热成像图像采集点与地平面的夹角，θmin、θmax为设定的最小及最大允许角度。5.根据权利要求1所述的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：建立所述热成像图像的Snake模型，依据所述Snake模型提取所述热成像图像的边界图像，并对其进行预处理。6.根据权利要求5所述的基于热成像的公交站台夜晚客流统计方法，其特征在于，依据所述Snake模型提取所述热成像图像的边界图像包括：S21、以I：[O，m]×[O，n]表示待分割的热成像图像，以参数曲线C(s，t)＝[x(s，t)，y(s，t)]表示边界图像的模型曲线，其中s∈[0，1]，t表示时间，[x(s，t)，y(s，t)]表示模型曲线；S22、依据所述模型曲线，得到其能量泛函：通过所述能量泛函，随着曲线C(s...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，张伟，王洪鹏，赵君兰，
申请(专利权)人：苏州清研微视电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32