基于卷積神經網絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法
本發明公開了一種基于卷積神經網絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法,首先對待檢測視頻進行預處理,分段并提取運動殘差圖像,將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經網絡算法的輸入,建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊,處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態特征,再將人群狀態特征和運動特征結合,構建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊,進行融合處理,同時構建分類器,使用預制的帶有擁擠程度標簽的訓練集對卷積神經網絡進行訓練,使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進行正確檢測,更加全面的表征監控視頻中的客流狀況,實現擁擠程度的檢測,提高了算法檢測的準確率。
東南大學
2021-04-13