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题名面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法
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作者
奚蓓灏
汪明明
陈庆奎
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期314-317,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61572325)
上海市重点科技攻关项目(19DZ1208903)
+1 种基金
上海市工程中心建设项目(GCZX14014)
上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014)。
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文摘
公交车拥挤度分析对维护公共交通安全起着重要的作用。针对在传统的目标检测方法中使用单个摄像头导致无法获取完整的车厢图片信息,以及在高密度场景下乘客与乘客之间的遮挡或者乘客被车厢内的座椅等物体遮挡的问题,提出了一种借助两个前后车厢的摄像头面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法。首先,定义一个线性方程;其次,获取相对可见信息:公交车最大核载人数、根据人眼标记出的总人数、以及通过YOLOv3和ResNet50分别检测出车厢内人头数和拥挤率;然后,将包含已知信息的样本数据矩阵和期望值向量代入所定义的方程中,拟合出隐含信息:系数向量和偏置项,构建出一个多元一次线性回归方程,在高密度环境中狭窄和遮挡严重等情况下能够获得更为精确的车厢内总人数;最后,通过人数估计线性回归算法,获得最终的车厢内总人数。实验结果表明,所提方法能够预测出公交车上的人数,实时获得公交车上的人群流量,并且通过平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)对数据进行误差分析后,验证了该方法能够正确地反映公交车拥挤度。
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关键词
公交车拥挤度
多数据流
回归模型
YOLOv3
ResNet50
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Keywords
bus congestion
multiple data streams
regression model
You Only Look Once version 3(YOLOv3)
Residual Network 50(ResNet50)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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