的目标数量相对于前一帧目标数量不变或减少时，首先对前后帧的目标特征点进行横纵方向的距离值计算，当纵向距离小于阈值时，判定为同一目标，并对目标位置更新，这里目标位置更新策略为将前后帧的目标位置与初始位置进行距离计算，最新位置为距离值大的位置对应的位置；然后对前一帧无法匹配的目标，判定目标跟踪结束；最后对后一帧无法匹配的目标，对目标与前后边界的距离值计算，当满足阈值时判定为新增目标，否则判定为干扰目标。
[0077]当新一帧的目标数量相对于前一帧目标数量增加时，首先对前后帧的目标特征点进行横纵方向的距离值计算，对距离最近且距离小于阈值时，判定为同一目标，并对目标位置更新，这里目标位置更新策略为将前后帧的目标位置与初始位置进行距离计算，最新位置为距离值大的位置对应的位置；然后对前一帧无法匹配的目标，判定目标跟踪结束；最后对后一帧无法匹配的目标，对目标与前后边界的距离值计算，当满足阈值时判定为新增目标。
[0078]本文采用基于目标完整序列的计数方法，考虑了公交车乘客在高峰期运动特性的复杂性，提高了算法的精确性。本发明根据目标运动特征进行计数具体为:首先提取追踪结束被标记的目标起始点位置信息；再计算起始点的纵向距离；若大于阈值且大于O则下车人数加1，若绝对值大于阈值且小于O则上车人数加I ;若纵向距离小于阈值，分析目标起始点位置与图像上边界的距离，若上边界距离大于阈值，则不对目标计数；当目标纵向距离大于O且小于阈值，若终点与上边界距离值小于阈值则下车人数加I ;当目标纵向距离小于于O且小于阈值，若起点与上边界距离值小于阈值则上车人数加I。
[0079]在步骤C中，根据手机GPS数据得到用户出行路径数据为本领域技术人员常用技术手段，本发明不作赘述。
[0080]在步骤D中，本发明将用户出行路径数据与公交运行路线及用户上下车数据进行匹配得到公交出行OD数据和公交满载率实时数据及线路客流数据，具体包括以下分步骤:
[0081]D1、将用户出行路径数据与公交运行路线进行匹配，得到公交出行路径集；
[0082]D2、将公交出行路径集中每条路径到达各公交站点时间与公交运行路线中公交到达各公交站点时间进行匹配，得到公交出行OD ;
[0083]D3、根据用户上下车数据，得到公交车辆实时满载率；并结合步骤D2中得到的公交出行0D，得到公交线路客流数据。
[0084]在步骤Dl中，本发明将用户出行路径数据与公交运行路线进行匹配，从用户出行路径中筛选得到公交出行路径集。
[0085]在步骤D2中，本发明将公交出行路径集中每条路径到达各公交站点时间与公交运行路线中公交到达各公交站点时间进行匹配，如果存在一条或者以上公交运行路线的公交到达站点时间与该路径匹配成功，则表示该路径为公交出行路径。根据匹配筛选得到公交出行路径，可以得到公交出行OD。
[0086]在步骤D3中，根据用户上下车数据可以得到每辆公交车辆的实时上下车人数，从而得到公交车辆的实时满载率。并结合步骤D2中得到的公交出行0D，得到每条公交线路实时客流数据。
[0087]本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤: A、获取公交视频数据和手机GPS数据； B、根据公交视频数据得到公交运行路线及用户上下车数据； C、根据手机GPS数据得到用户出行路径数据； D、将用户出行路径数据与公交运行路线及用户上下车数据进行匹配，得到公交出行OD数据和公交满载率实时数据及线路客流数据。2.如权利要求1所述的基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，所述步骤B中根据公交视频数据得到用户上下车数据，具体包括以下分步骤: B1、结合帧间差分方法和背景差分方法提取目标运动区域； B2、利用基于轮廓标记的分水岭算法对目标进行分割； B3、利用基于边界轮廓的目标识别算法对步骤B2中分割得到的目标进行识别； B4、利用目标追踪方法对步骤B3中识别得到的目标进行跟踪，并根据目标运动特征进行计数，得到用户上下车数据。3.如权利要求2所述的基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，所述步骤BI利用帧间差分方法和背景差分方法提取目标运动区域，具体包括以下分步骤: B11、对公交视频数据中当前帧利用帧间差分方法和背景差分方法进行处理，得到帧间差分图像和背景差分图像； B12、将帧间差分图像和背景差分图像进行或运算得到或运算图像； B13、将帧间差分图像和或运算图像分别进行网格化处理； B14、对帧间差分图像中小网格内的非零像素数目进行统计，并通过设定阈值判断小网格内非零像素数目是否小于阈值；若小网格内非零像素数目小于阈值，则判断该小网格为噪声网格；若小网格内非零像素数目大于或等于阈值，则判断该小网格为正常网格； B15、将或运算图像中与帧间差分图像中噪声网格位置对应的小网格像素值设置为零，提取得到目标运动区域图像。4.如权利要求2所述的基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，所述步骤B2利用基于轮廓标记的分水岭算法对目标进行分割，具体包括以下分步骤: B21、对目标运动区域进行轮廓分割处理； B22、对目标进行漫水填充处理； B23、对目标运动区域图像进行形态学处理； B24、提取色块轮廓并记录各候选目标，得到目标分割图像。5.如权利要求2所述的基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，所述B3利用基于边界轮廓的目标识别算法对分割得到的目标进行识别，具体包括以下分步骤: B31、对目标进行筛选，去除不符合目标特征及位置的目标； B32、分别对目标进行前后识别和左右识别，得到目标识别结果。6.如权利要求1所述的基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法，其特征在于，所述步骤D将用户出行路径数据与公交运行路线及用户上下车数据进行匹配得到公交出行OD数据和公交满载率实时数据及线路客流数据，具体包括以下分步骤: D1、将用户出行路径数据与公交运行路线进行匹配，得到公交出行路径集； D2、将公交出行路径集中每条路径到达各公交站点时间与公交运行路线中公交到达各公交站点时间进行匹配，得到公交出行OD ; D3、根据用户上下车数据，得到公交车辆实时满载率；并结合步骤D2中得到的公交出行0D，得到公交线路客流数据。
【专利摘要】本发明公开了一种基于视频识别和手机GPS的公交数据获取方法；其包括以下步骤：获取公交视频数据和手机GPS数据、根据公交视频数据得到公交运行路线及用户上下车数据、根据手机GPS数据得到用户出行路径数据、将用户出行路径数据与公交运行路线及用户上下车数据进行匹配，得到公交出行OD数据和公交满载率实时数据及线路客流数据。本发明利用视频识别和手机GPS相结合的方法，减少了人力物力资源消耗，解决了采用手机定位及公交定位匹配存在不准确性的问题，提高了公交数据调查种类，能够准确获取公交出行OD数据和公交满载率实时数据及线路客流数据，为公交线网规划、公交资源配置及调度优化提供了数据指出，同时也为公交实时调度提供了重要数据。
【IPC分类】G06Q50/30
【公开号】CN105023231
【申请号】CN201510435604
【发明人】蒋阳升, 罗孝羚, 陈巍, 刘媛, 姚志洪, 陈标
【申请人】四川数智通软件有限责任公司
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年7月23日