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基于HOG和SVM的公交客流量统计技术研究的中期报告
本报告旨在介绍基于HOG和SVM的公交客流量统计技术的研究进展，主要内容包括研究背景、研究目的、研究方法、实验结果和存在的问题等方面。
一、研究背景
随着公交运输在城市交通中的重要地位日益增加，对公交客流量统计需求也日益迫切。传统的客流量统计方法一般采用人工计数，但这种方法耗时、效率低而且易出错。为解决这一问题，研究人员引入计算机视觉技术，开展基于HOG和SVM的公交客流量统计技术的研究，以提高客流量统计的准确性和效率。
二、研究目的
本研究旨在探索基于HOG和SVM的公交客流量统计技术，并基于该技术开发高效、准确且易于实现的公交客流量统计系统，以提高公交运输的效率和安全性。
三、研究方法
1、数据采集：本研究采用公交场站摄像头采集公交车站的图像序列，利用图像处理技术对图像进行预处理。
2、特征提取：采用HOG算法对预处理后的图像进行特征提取，并将图像处理后的特征用于对人体进行分类。
3、分类器训练：采用SVM算法对提取的特征进行分类器训练，将训练好的分类器用于对公交车站人体进行分类。
4、客流量统计：基于物体检测和跟踪技术，对公交车站人体进行跟踪，并通过跟踪结果对客流量进行统计。
四、实验结果
经过实验验证，本研究提出的基于HOG和SVM的公交客流量统计技术能够有效地对公交车站的客流量进行统计，具有较高的准确性和高效性。
五、存在的问题
1、算法复杂度较高，需要进一步优化；
2、对于复杂场景下的客流量统计，仍存在一定的误差；
3、需要进一步优化系统的稳定性和易用性。
六、结论
本研究基于HOG和SVM的公交客流量统计技术能够有效地解决传统客流量统计方法中存在的问题，具有较高的准确性和高效性。但在实际应用中，还需要进一步优化算法，并针对不同场景的客流量统计需求进行相应的优化和改进。