一种地铁列车乘客检测方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114120293A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111438568.8G06T7/246(2017.01)(22)申请日2021.11.30G06T7/277(2017.01)G06N3/04(2006.01)(71)申请人北京华高世纪科技股份有限公司G06N3/08(2006.01)地址100020北京市朝阳区酒仙桥北路甲10号院201号楼E门605室(72)发明人谷立群(74)专利代理机构北京维正专利代理有限公司11508代理人谢明晖(51)Int.Cl.G06V20/59(2022.01)G06V20/54(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书1页说明书8页附图6页(54)发明名称一种地铁列车乘客检测方法及系统(57)摘要本发明实施例提供的一种地铁列车乘客检测方法、系统、电子设备和存储介质，涉及城市轨道交通检测技术领域，所述检测方法通过获取乘客图像并进行预处理以提高图像检测的速度；将经过预处理过的图像输入到预先训练的YOLOv5深度学习模型，输出得到目标乘客的位置坐标,再对乘客的头部区域进行跟踪，输出乘客运行轨迹；基于所述乘客运行轨迹与车门区域的相对关系，判断乘客运行状态，是进入车厢还是离开车厢，不仅可以统计乘客上下车的数量，还能计算出车内乘客的数量，精确到个位数，为地铁运营公司合理的分配运力和组织管理起到了数据支撑的作用。CN114120293ACN114120293A权利要求书1/1页1.一种地铁列车乘客检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获取乘客图像并进行预处理以提高图像检测的速度；将经过预处理过的图像输入到预先训练的YOLOv5深度学习模型，输出得到目标乘客的位置坐标；使用DeepSort算法对乘客的头部进行跟踪，得到乘客运行轨迹；基于所述乘客运行轨迹判断乘客运行状态，其中，运行状态包括乘客在车厢内移动、乘客从车厢门口进入车厢内、乘客从车厢内移动到车厢外及乘客在车门附近逗留。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取乘客图像并进行预处理以提高检测速度包括：采用RTSP协议获取视频流，通过FFMpeg解码库进行解码，将视频帧率降低到目标范围内，将视频帧的分辨率降低到目标范围内。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述YOLOv5深度学习模型训练的数据集是在列车真实运行环境下的图像上进行标注得到的图片。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括，基于获取的乘客位置和置信度，通过非极大值抑制的方法得到目标乘客的位置坐标。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，对跟踪中的乘客使用卡尔曼滤波算法进行预测，通过匈牙利算法对乘客的检测框和跟踪目标的预测框进行级联匹配，得到最优的匹配结果，包括：使用DeepSort算法，对跟踪目标进行预测，计算乘客检测框和乘客跟踪模块产生的预测框之间的相似度，然后通过级联匹配的算法进行乘客ID匹配，若预测框匹配到了检测框，则对跟踪目标状态进行更新，若预测框没有匹配到检测框，则删除乘客ID，若检测框没有匹配到跟踪预测框，则对检测到的乘客分配一个ID，然后进行跟踪处理。6.根据权利要求1‑5任一项所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：检测后的数据保存到数据库，并计算出车内乘客的数量，在显示设备上进行显示，其中，所述检测后的数据包括乘客上下车的数量以及车厢内乘客的数量。7.一种地铁列车乘客检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：图像获取子系统，获取乘客图像并进行预处理以提高图像的检测速度；乘客检测子系统，将经过预处理过的图像输入到预先训练的YOLOv5深度学习模型，输出得到目标乘客的位置坐标；乘客跟踪子系统，使用DeepSort算法对乘客的头部进行跟踪，得到乘客运行轨迹；数据分析子系统，基于所述乘客运行轨迹与车门区域的相对关系判断乘客运行状态，其中，运行状态包括乘客在车厢内移动、乘客从车厢门口进入车厢内、乘客从车厢内移动到车厢外及乘客在车门附近逗留。8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。2CN114120293A说明书1/8页一种地铁列车乘客检测方法及系统技术领域[0001]本发明涉及城市轨道交通检测技术领域，尤其涉及一种地铁列车乘客检测方法、系统、电子设备和存储介质。背景技术[0002]地铁作为现代城