一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统技术方案

技术编号:24580035 阅读:59 留言:0更新日期:2020-06-21 00:57
本发明专利技术提供了一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统,该方法包括:从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客,确定所述乘客的上车站点和下车站点;通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线;基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配,预测市民出行完整的乘车路线的方法,利用完整的乘车路线信息,科学合理的进行城市公交路线规划,使得城市公交的运行效率更高。

A method and system of bus route prediction based on face recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统
本专利技术涉及智能交通
,具体涉及一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统。
技术介绍
城市交通日益拥堵,公交车作为最主要的公共交通工具,城市规划的公交路线直接关系到公交车的运营效率,体现在不同公交路线的路面拥堵和车厢拥挤情况、人员出行时间、人员乘车换乘次数等。为了科学合理的规划城市公交路线,需要掌握市民的出行规律,统计不同时间段市民乘车需求,以达到更精准的规划预测。目前在公交车运营中,能够采集到的主要数据有:车载GPS信息:可用于跟踪车辆行驶轨迹、到站时间、行驶速度、路线拥堵情况;刷卡记录:可用于估算各站点上车人数。从现有采集的数据能够预测各时间点各公交路线每辆车在各站点的上车人数,但是无法知道各站点的人员下车信息,也就无法估计市民出行的终点,由于市民出行信息不完整,因此无法根据现有的数据来科学合理的规划城市公交路线。可见,在现有技术中,由于无法识别下车乘客的信息,更无法识别乘客的换乘信息,因此,难以制定更为准确的公交车调度方案。>
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的公交路线预测方法,其特征在于,该方法包括:/n车辆内部预测步骤,从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客,确定所述乘客的上车站点和下车站点;/n车辆之间预测步骤,通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;/n关联步骤,将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线;/n预测步骤,基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的公交路线预测方法,其特征在于,该方法包括:
车辆内部预测步骤,从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客,确定所述乘客的上车站点和下车站点;
车辆之间预测步骤,通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;
关联步骤,将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线;
预测步骤,基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆内部预测步骤是通过车载处理终端执行的,所述车载处理终端用于执行以下操作:实时分析上客门监控摄像头视频流,进行人脸抓拍并提取上车乘客的人脸特征;实时分析下客门监控摄像头视频流,进行人脸抓拍并提取下车乘客的人脸特征;对上车和下车的乘客的人脸特征进行识别匹配,识别当前车辆中乘客的上车站点和下车站点;并实时将上车和下车抓拍的乘客的人脸特征信息通过网络上传到公交运营服务器。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,识别当前车辆中乘客的上车站点和下车站点的操作为对于下车的乘客的人脸特征,计算与上车的每一个乘客的人脸特征的相似度,取相似度最大且大于第一阈值的人脸特征对作为识别匹配结果,以确定当前车辆中乘客的上车站点和下车站点。


4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆之间预测步骤是通过公交运营服务器执行的,所述公交运营服务器用于执行以下操作:收到每一辆公交车每一站点的上车和下车的乘客的人脸特征,将所述人脸特征存储到数据库中;将每一辆公交车上车的乘客的人脸特征与其它公交车下车的人脸特征计算相似度,取相似度最大且大于第二阈值的人脸特征对作为识别匹配结果,以确定所述乘客的换乘站点;
所述公交运营服务器还用于将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述车辆之间预测步骤中,限定上车与下车站点距离小于第一距离阈值且上车的乘客人脸特征与第一时间阈值内下车的乘客的人脸特征进行匹配识别。


6.一种基于人脸识别的公交路线预测系统,其特征在于,该系统包括车上设备和后台...

【专利技术属性】
技术研发人员:苏松剑苏松志蔡国榕陈延行杨子扬梁军
申请(专利权)人:罗普特科技集团股份有限公司
类型:发明
国别省市:福建;35

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