全客通基于视觉的公交站台客流统计系统
来源: | 作者:allcount | 发布时间: 2019-02-25 | 556 次浏览 | 分享到:
BRT、公交站台客流统计系统

一、系统概述

公交客流统计系统是公交车辆调度运行的重要依据,对提高公交系统的运行效率和服务质量、提升用户的乘坐体验具有重要的意义。

 公交客流统计系统包括车内客流统计和站台客流统计二部分,车内客流统计通常通过检测统计车门进出客流获取各站的上下人数,并推算出车内的乘客数量。可以进行分车次、站点、时刻等的客流统计,但无法预知车站候客数量,信息具有滞后性。这种方式属于线上检测,即对经过一条门线(可以是虚拟的)的客流进行统计。站台客流统计则对场景的面上客流的检测,可以提前预知候车乘客数量,提前进行车辆运行的调度管理,以提高公交系统的运行效率和服务质量。对于BRT系统来说,由于乘客通常只会乘坐该线路,站台客流的统计更具有实际意义。

对于站台来说,客流统计实际上是对一个空间中乘客的数量统计,技术上通常可以采用微波感应、主动红外、被动红外等方式进行检测,但要达到高的检测精度和系统性价比,基于视频的检测方式是最优的选择。但从技术上来说,基于视频的方式同样也面临着一系列的实际困难,如图1的车站站台场景,尽管空间并不大,但对检测算法来说面临以下的难点:

      1)候车乘客有坐着的,也有站着的,人多时相互遮挡非常严重;

      2)由于车站场景是开放式的,图像受光照变化的影响非常严重;

      3)晚上光照相当低,摄像机会切换成红外方式,图像将从彩色变成黑白色;

      4)对于雨雪天气,由于车站场景的开放性,不仅图像质量受影响,检测算法也会受到雨伞、雨衣等的严重影响。

       针对上述的问题,需要研发一套针对性的算法和系统。由于近年来深度学习技术的快速发展,为本系统的实现提供了坚实的理论基础。同时,全客通前期对线上、面上客流统计系统进行了长期的研究和工程实施,积累了大量的技术和经验,使得本系统的实现具备了良好的基础。

图1 车站站台

二、系统方案

1、系统组成

本系统采用日夜型摄像机+嵌入式终端的方式实施,摄像机采用高动态范围的日夜型摄像机,通过不同焦距的镜头实现监视场景的全覆盖,摄像机安装方式和监控候车区域如图2所示。

嵌入式终端安放在车站弱电机柜中,配置双网卡,一路接摄像机的视频信号,一路与上位服务器进行连接。嵌入式终端进行现场的边缘智能计算,实现场景乘客数量的实时检测,并定时将数量通过网络传入上位服务器。

2 候车区域与摄像机安装方式

2、算法与软件设计

采用基于SSD类的人头目标检测算法,以解决严重遮挡场景的人数统计问题,图3是商场场景的人头检测的示例。算法需针对图像高分辨率、实时性等要求进行模型的优化设计与训练,并具备逐渐优化更新的能力。同时,算法将与传统的运动目标检测、光流检测等算法融合,以提高模型的适应能力。

场景的人头检测

系统软件采用模块化设计,并能够远程进行更新。系统具备标准化的网络数据上传接口,便捷的系统设置和交互调试界面,以及本地检测数据的存储和管理功能。

3、系统功能指标

1)              通讯方式:WiFiRJ45网口以太网;

2)              站台设备端直接输出客流数据;

3)              通讯协议:Restful http API或自定义协议;

4)              数据刷新率:≦10s

5)              数据准确率(封闭BRT站台):站台有人无人≧99%,整体准确率≧90%

6)              工况:适应夜间低照明度。


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