基于圖像處理技術(shù)的交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測系統(tǒng)的開題報告

基于圖像處理技術(shù)的交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測系統(tǒng)的開題報告一、研究背景和意義隨著交通出行方式的多樣化、城市人口數(shù)量的增加和城市化進(jìn)程的推進(jìn)，交通樞紐綜合體（如機(jī)場、火車站、地鐵站等）已成為城市重要的交通出入口與城市綜合服務(wù)中心。交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測是為了保障安全、提高服務(wù)效率而必要的。交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測主要針對的是人員密度，一些重要的應(yīng)用場景如下所示：1、人群管理：在火車站、地鐵站等交通樞紐綜合體內(nèi)，由于游客或者工作人員的突然搶購、追逐等行為，可能會導(dǎo)致人員擁堵，甚至引發(fā)惡性事件。因此，對人員密度進(jìn)行監(jiān)測并及時進(jìn)行人流疏散安排是預(yù)防意外事故的一個重要環(huán)節(jié)。2、服務(wù)效率：交通樞紐綜合體內(nèi)大量的游客或者旅客，在出入口通道、地鐵換乘口等地點容易形成擁堵，影響公共交通運行效率。如果能夠在一定程度上緩解人員密度，有助于提高公共交通的服務(wù)效率。二、研究內(nèi)容本文主要基于計算機(jī)視覺技術(shù)，研究交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測系統(tǒng)。研究內(nèi)容包括以下幾個方面：1、人員檢測與跟蹤：使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以CNN算法為基礎(chǔ)，訓(xùn)練模型對行人進(jìn)行檢測與跟蹤。將視頻幀上的行人進(jìn)行定位并給予唯一的ID標(biāo)識，實現(xiàn)對行人的跟蹤。2、人員計數(shù)：通過行人的檢測與跟蹤，統(tǒng)計在一段時間內(nèi)通過某一區(qū)域的行人數(shù)量，并及時更新交通樞紐綜合體人員密度信息。3、人員密度計算：在人員跟蹤的同時，對跟蹤到的人員在某一區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)時間、位置等信息進(jìn)行記錄，結(jié)合卡爾曼濾波算法對人員密度進(jìn)行計算。4、預(yù)警與報警：通過交通樞紐綜合體的布局圖，對不同的區(qū)域設(shè)置對應(yīng)的警戒值，當(dāng)超過預(yù)設(shè)的警戒值時進(jìn)行人員密度預(yù)警，當(dāng)達(dá)到危險程度時進(jìn)行報警。三、研究難點1、復(fù)雜背景下的精準(zhǔn)行人檢測：交通樞紐綜合體場景復(fù)雜，光線、陰陽角度等因素的影響較大，使得行人檢測面臨較大的挑戰(zhàn)。2、跨域干擾問題與混淆問題：視頻監(jiān)控的交通樞紐綜合體中往往包含不同種類、不同尺寸的物體或干擾物，對行人檢測、人員計數(shù)等技術(shù)提出更高的要求。四、研究方法1、行人檢測：基于深度學(xué)習(xí)框架，使用YOLOv3或者FasterR-CNN等算法對交通樞紐綜合體場景內(nèi)的行人進(jìn)行檢測，并實現(xiàn)標(biāo)注可視化與訓(xùn)練優(yōu)化，提高識別準(zhǔn)確率。2、行人跟蹤：在行人檢測的基礎(chǔ)上，使用經(jīng)典的多目標(biāo)跟蹤算法，如卡爾曼濾波、JointProbabilisticDataAssociationFilter(JPDAF)等算法，對行人在連續(xù)幀中的運動進(jìn)行跟蹤。3、行人計數(shù)：對檢測到的行人ID進(jìn)行統(tǒng)計，并結(jié)合相鄰幀的行人ID，判斷是否有新的行人進(jìn)入場景或者離開場景，從而實現(xiàn)行人計數(shù)。4、人員密度計算：基于跟蹤到的行人信息，不斷更新當(dāng)前區(qū)域的人員密度信息，并結(jié)合卡爾曼濾波算法對人員密度進(jìn)行預(yù)測與修正。五、結(jié)論與展望本文采用基于圖像處理技術(shù)的交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測系統(tǒng)為研究對象，研究了行人檢測、跟蹤、計數(shù)以及人員密度計算等方面。通過對模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，實現(xiàn)高精度、實時的行人跟蹤與計數(shù)，并對人員密度進(jìn)行計算與預(yù)測，初步實現(xiàn)了交通樞紐綜合體人員荷載監(jiān)測的目標(biāo)。展望未來，可以在模型的優(yōu)化上不斷進(jìn)行深入的研究，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提高人員檢測與計數(shù)