基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监测系统设计.pdfVIP

基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监测

系统设计

随着城市化进程的不断加速和人口的不断增长，地铁交通已经成为毫不争议的

城市交通主力军。人们越来越多地选择乘坐地铁来完成自己的出行需求，而地铁车

站人流量的监测和管理已经成为城市运行管理的一个重要方面。传统的人力测量方

法已经无法满足高精度、多场景、实时的人流量监测需求，解决这一问题的有效途

径就是利用计算机视觉技术。

计算机视觉技术是一种模拟人类视觉处理过程的计算机技术，可用于获取、分

析和处理数字图像和视频。利用计算机视觉技术，可以实现地铁车站人流量的高精

度、多场景、实时监测。本文将介绍一种基于计算机视觉的地铁车站人流量智能监

测系统的设计，该系统的核心技术包括人体检测、人体跟踪、人流统计等多个方面。

一、人体检测技术

人体检测是计算机视觉中最基本的任务之一，其目标是从一张图像中自动检测

出人体的位置。在地铁车站的应用场景中，人体检测技术需要满足以下三个要求：

首先，其需要具有较高的准确率和鲁棒性，因为车站场景中人流量巨大，任何噪声

或误识别都可能对结果产生影响；其次，其需要具有高效性，即在保证准确率和鲁

棒性的前提下，尽可能地提高检测效率；最后，其需要具有实时性，即能够在短时

间内处理大量数据，实时生成监测数据。

为了满足这三个要求，在人体检测技术方面，本文采用了深度学习算法，并结

合了目标检测中的多种优秀算法。在具体实现中，我们首先使用了卷积神经网络

（CNN）对图像进行特征提取，并利用支持向量机（SVM）作为分类器对人体和

背景进行分类。接着我们采用了基于卷积神经网络的目标检测方法YOLOv3，在

保证准确率和效率的前提下，实现了对人体的快速检测和定位。

二、人体跟踪技术

人体跟踪是指在一个连续的视频序列中，通过对目标的位置和外貌特征的连续

跟踪，确定目标的运动轨迹以及相应的运动状态。在地铁车站的应用场景中，人体

跟踪技术需要满足以下两个要求：首先，其需要具有较高的跟踪准确率和鲁棒性，

因为车站场景中人流量巨大，目标容易相互遮挡；其次，其需要具有更高的实时性

和效率，即需要实现较快的跟踪速度，以便快速更新监测数据。

为了满足这两个要求，在人体跟踪技术方面，本文采用了基于深度神经网络和

卡尔曼滤波的方法。具体实现中，我们首先采用深度神经网络对人体特征进行学习

建模，并对其进行跟踪。同时，我们还利用卡尔曼滤波对跟踪结果进行优化和修正，

减小跟踪误差并提高跟踪精度。

三、人流量统计技术

人流量统计是指在一个给定时间内，对某个场景下通过的人数进行统计和计算。

该技术需要对人体检测和跟踪的结果进行分析和处理，以便最终得到精准的人流量

数据。在地铁车站的应用场景中，人流量统计技术需要满足以下两个要求：首先，

其需要具有较高的准确率和统计精度，因为车站场景中人流量较大，统计误差容易

积累；其次，其需要具有更高的实时性和效率，以便能够及时地更新监测数据。

为了满足这两个要求，在人流量统计技术方面，本文采用了一种基于时间序列

的统计方法。具体实现中，我们采用了Kalman滤波算法对人体跟踪结果进行优化，

得到更精准的人体轨迹信息，并通过统计算法对人流量进行计算与累计，最终得到

客流量数据。同时，我们还利用了多线程处理技术，对数据进行实时处理和更新，

确保人流量数据的准确性和实时性。

总结

本文介绍了一种基于计算机视觉技术的地铁车站人流量智能监测系统的设计过

程。该系统包括人体检测、人体跟踪和人流量统计等多个方面，通过采用卷积神经

网络、支持向量机、卡尔曼滤波和统计算法等前沿技术，实现了高精度、多场景、

实时的人流量监测。该系统不仅可以有效地提高地铁车站管理效率和运行安全性，

还可以为城市的智能交通建设提供有力的支持和保障。