云计算-基于双目立体视觉的客流统计算法研究.pdf

在现代化城市发展中，智能交通系统作为其中的核心组成部分，不断演进以满足日益增长的交通需求。随着城市人口的增长和交通拥堵问题的加剧，公交系统的作用愈发重要。在这一背景下，基于双目立体视觉的客流统计算法成为了一个研究热点，旨在通过先进的图像处理技术提供精准的客流数据，以优化线路规划和调度管理。 本研究聚焦于立体视觉技术在客流统计领域的应用，探索了利用双目摄像头采集的图像数据进行有效处理的方法。在众多的图像处理技术中，立体视觉技术因其能够提供三维空间信息，而被广泛应用于客流统计。该技术的核心在于立体匹配，它涉及将从两个不同视角拍摄的图片进行匹配，以获取视差图。视差图能够反映同一场景中物体的深度信息，这对于从图像中分离前景和背景、进而统计客流量至关重要。 在匹配算法的选择上，研究者分析了多种算法，并最终选择了动态规划算法。该算法在保持实时性的同时，能够生成平滑的视差图，这有助于更准确地识别和跟踪运动中的乘客。研究中还融入了背景差分模型和光流残差技术，用于检测并分割出运动目标，同时，关联领域标记的应用进一步提高了目标定位的准确度。 为了提高运动目标跟踪计数的准确性，本研究对多特征融合跟踪算法进行了改进。通过对目标的形状、大小、颜色等多种特征的综合分析，能够更有效地进行目标跟踪与计数。 在实现阶段，研究人员在SBC3730平台上成功构建了一个基于双目立体视觉的客流量统计系统，并将改进的算法应用于该平台。经过实际测试，系统表现出优异的跟踪计数性能，不仅在准确性上达到了预期效果，同时在实时性方面也表现出色。这一成果的达成，离不开视频人数统计、双目立体视觉、立体匹配、光流残差以及OpenCV等关键技术的支撑。 研究成果的推出，不仅为智能交通系统的发展提供了新的技术路径，而且对于提升公共交通服务和管理具有现实意义。高精度、实时的客流信息可以为公交线路规划、站点布局调整、运输能力分配等决策提供科学依据。此外，这一技术在大数据时代背景下，还能够促进公交公司经济效益的提升，同时对缓解交通拥堵、降低环境污染具有潜在的社会效益。 这项研究在基于双目立体视觉的客流统计技术领域取得显著进展，为城市智能交通系统的发展贡献了创新性的解决方案。通过细致的算法开发和实际平台验证，证实了该技术在提升客流数据统计精度和实时性方面的有效性和实用性，为后续研究和应用开发奠定了坚实的基础。随着技术的进一步完善和优化，基于双目立体视觉的客流统计技术有望在未来得到更广泛的应用。