【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及乘客重识别，具体而言，涉及公交车乘客的重识别控制方法与系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，公共交通系统承载的客流量日益庞大。公交作为城市交通的关键组成部分，对其客流数据进行精准统计与分析，对公交公司的运营管理意义重大。通过准确掌握乘客在各站点的上下车信息，如某人在某站上车，于某站下车，公交公司能够优化线路规划、合理安排发车班次、提升车辆调配效率，从而有效提高服务质量，满足市民出行需求，降低运营成本。
2、目前，主要依赖刷卡数据获取公交客流数据，刷卡系统通过乘客刷卡实现客流自动统计，可提供部分出行信息。但是，刷卡数据无法涵盖所有乘客（如使用现金购票乘客），且不能对未刷卡或异常刷卡行为进行有效识别，导致数据缺失或不准确，使得当前公交客流统计的准确性大打折扣，无法为公交公司提供全面、可靠的数据支持。
3、基于视频的公交客流也是一种新的技术手段，其核心在于乘客重识别技术，即通过对上车乘客和下车乘客的重识别来确定该乘客的上下车轨迹，进而分析客流量规律。但是，现有的重识别技术主要依赖对乘客乘车全程的持续...
【技术保护点】
1.一种公交车乘客的重识别控制方法，其特征在于：包括如下方法步骤：捕获上车线区域的第一视频图像，根据所述第一视频图像确定存在上车意图的各第一乘客，确定并采集各第一乘客的第一乘客特征；捕获下车线区域的第二视频图像，根据所述第二视频图像确定存在下车意图的各第二乘客，采集各第二乘客的第二乘客特征；其中，所述第一乘客特征是根据乘客特征在所述第二视频图像中的检出成功率来确定的；基于所述第二乘客特征、所述第一乘客特征进行乘客重识别，以识别属于同一乘客的第二乘客与对应的第一乘客；将该同一乘客的上车站点和下车站点关联记录。
2.根据权利要求1所述的一种公交车乘客的重识别控...
【技术特征摘要】
1.一种公交车乘客的重识别控制方法，其特征在于：包括如下方法步骤：捕获上车线区域的第一视频图像，根据所述第一视频图像确定存在上车意图的各第一乘客，确定并采集各第一乘客的第一乘客特征；捕获下车线区域的第二视频图像，根据所述第二视频图像确定存在下车意图的各第二乘客，采集各第二乘客的第二乘客特征；其中，所述第一乘客特征是根据乘客特征在所述第二视频图像中的检出成功率来确定的；基于所述第二乘客特征、所述第一乘客特征进行乘客重识别，以识别属于同一乘客的第二乘客与对应的第一乘客；将该同一乘客的上车站点和下车站点关联记录。
2.根据权利要求1所述的一种公交车乘客的重识别控制方法，其特征在于：所述第一乘客特征是根据乘客特征在所述第二视频图像中的检出成功率来确定的，具体包括：确定公交车内实时的乘客的第一拥挤度，以及在后续公交站点的历史下车人数的中位值，根据所述第一拥挤度和所述中位值预测得出在后续公交站点停车时下车线区域的第二拥挤度；在所述第二拥挤度高于拥挤度阈值时，根据所述第二视频图像的拍摄视角高度确定高度标记，将乘客身体上高于所述高度标记的各乘客特征确定为所述第一乘客特征。
3.根据权利要求2所述的一种公交车乘客的重识别控制方法，其特征在于：所述方法，还包括：根据所述第一视频图像确定与第一乘客属于同行者的若干第三乘客；则基于所述第二乘客特征、所述第一乘客特征进行乘客重识别，以识别属于同一乘客的第二乘客与对应的第一乘客，包括：基于所述第二乘客特征、所述第一乘客特征进行乘客重识别，得出第二乘客与对应的第一乘客属于同一乘客的第一概率，若第一概率低于指定阈值且所述第二视频图像中的第四乘客与第三乘客属于同一乘客的第二概率高于指定阈值，则：提取第二乘客与第四乘客的交谈特征和/或携带物协助特征，据此评估得出同行概率，在同行概率高于概率阈值时将第二乘客与对应的第一乘客认定为属于同一乘客。
4.根据权利要求3所述的一种公交车乘客的重识别控制方法，其特征在于：所述概率阈值通过下述方式确定：计算第三乘客的数量并将其作为同行者数量，根据所述同行者数量匹配得到初步概率阈值；初步概率阈值与所述同行者数量负相关；根据所述第二拥挤度匹配得出修正系数，利用该修正系数对初步概率阈值进行修正，得到所述概率阈值；所述修正系数与所述第二拥挤度负相关。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐振南，罗文罡，朱辉军，范志锋，乔伟，李平凡，金涛，
申请(专利权)人：浙江鼎深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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