The present invention discloses a bus vehicle visual intelligent perception system. The steps include: 1) collect images of customers when they get off and get out of the car, the crowded images of the passengers in the standing area of the car and the face image of the driver; 2) convert the image signal collected in step 1 into video signal; 3) the video signal in step 2) is based on the depth. The calculation of the learning analysis method; 4) the data obtained by the calculation based on the depth learning analysis method and the data arrangement according to the requirements of the protocol; 5) the data and the intelligent management platform are set up to establish the wireless data communication. Artificial intelligence technology is used to realize passenger statistics, vehicle congestion and face recognition. The location information and related information can be uploaded to the back end service platform, and the traffic statistics for each site and each line can be realized, the dynamic bus traffic analysis and prediction, the optimization of the bus dispatching, the decision making, the regulation and the guidance and so on are made. Demand provides strong data support.
【技术实现步骤摘要】
基于AI技术的公交车载视觉智能感知系统
本专利技术涉及视觉智能感知系统,尤其涉及一种基于AI技术的公交车载视觉智能感知系统。
技术介绍
伴随着我国城镇化的不断发展,与日俱增的城市人口使大中城市的交通压力越来越大,发展智能公交既是民众出行的需要,也是建设低碳城市的需要。GPS/GPRS/3G等技术在公交调度中已经普及应用,可以实时监控车辆的位置及车速等信息,对车辆调度、智能报站、运营安全管理已经发挥了很大的作用。但是公交客流信息的实时获取一直是困扰行业的疑难问题,准确采集公交车辆的实时载客信息及站点上下客信息,从而实现智能公交发展战略、优化公交线路、提高公交营运效率、提升百姓满意度,提高居民出行公交分担率,这将是下一步提升公交信息化的发展方向,也是最终实现智能交通的必由之路。目前国内外公交车乘客计数系统的技术主要有三种:主动红外技术、车辆测重技术、基于机器视觉的图像分析技术。(1)主动红外技术红外光幕客流传感器安装在公交车前后门的上部,通过多个发射头发射定制波长的红外线覆盖一定的区域,并通过传感器检测从乘客身上反射回来的光线,从而自动识别乘客上下车方向及人数。由于采用自身光源,它不易受外界环境温度、光线状况的影响,可判别上下车方向,能够达到较高的精度,上下客准确率可达到92%以上。(2)车辆测重技术:目前的公交车悬架有空气悬架和钢板弹簧悬架两种,针对空气悬架车辆,通过在空气弹簧的气路上安装压力传感器,检测气囊的压力,再结合气囊支撑截面变化曲线及温度补偿、倾斜补偿等算法可以计算出气囊的承载重量。对于钢板弹簧车辆,通过在钢板弹簧旁边安装高度传感器,检测钢板弹簧受 ...
【技术保护点】
1.一种公交车载视觉智能感知系统,其特征在于:步骤包括:1)分别采集客户上下车时图像、车内站立区域乘客拥挤的图像和司机的人脸图像;2)将步骤1)中采集到的图像信号转换成视频信号;3)将步骤2)中的视频信号进行基于深度学习分析方法的计算;4)通过基于深度学习分析方法的计算后得到的相关数据并按照协议要求进行数据整理;5)整理后的数据与智能管理平台建立无线数据通信。
【技术特征摘要】
1.一种公交车载视觉智能感知系统,其特征在于:步骤包括:1)分别采集客户上下车时图像、车内站立区域乘客拥挤的图像和司机的人脸图像;2)将步骤1)中采集到的图像信号转换成视频信号;3)将步骤2)中的视频信号进行基于深度学习分析方法的计算;4)通过基于深度学习分析方法的计算后得到的相关数据并按照协议要求进行数据整理;5)整理后的数据与智能管理平台建立无线数据通信。2.根据权利要求1所述的公交车载视觉智能感知系统,其特征在于:所述步骤3)中的深度学习分析方法,包括:乘客计数算法、车内拥挤判断算法和人脸识别算法。3.根据权利要求2所述的公交车载视觉智能感知系统,其特征在于:所述乘客计数算法,包括:1)2D图像采集;2)图像预处理:将采集到的图像利用张正友标定进行校正,再利用滤波算法对校正后的图像进行滤波处理;3)裁剪的深度学习神经网络:将处理后的图片样本通过在caffe框架的裁剪成9层深度学习神经网络进行训练,得到高检测率低误报率的分类器;4)检测定位修正:利用分类器检测到初步目标的位置,重新利用相似性度量算法进行精定位,并将对应的初步目标位置保存新的目标链中;5)人体目标跟踪:利用初步目标的运动参数预测下一帧中初步目标可能出现的区域;对相邻帧间初步目标的运动变化,利用特征值...
【专利技术属性】
技术研发人员:王杰,
申请(专利权)人:杭州律橙电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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