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申请/专利权人：南京行者易智能交通科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图像识别的跨线路公交客流OD数据采集的方法，包括如下步骤，步骤1，匹配公交车辆所属的公交线路,并判断即将进入的站点是否为换乘站点；步骤2，在所述换乘站点，根据数据处理终端获取的视频图像信息，提取每位乘客的上车或下车的特征向量；步骤3，上传乘客信息至服务器；步骤4，服务器对同一换乘站点的乘客进行匹配，得到跨线路OD数据。本发明首次实现了城市跨线路客流OD数据实时完整的采集，数据采集的过程中，仅在换乘站点进行公交乘客特征向量的提取和上传，节省数据处理终端的功耗，减少所需的通讯流量；为公交客流采集领域带来质的飞跃，为公交客流数据的应用领域提供有力的数据支撑。

主权项：1.一种基于图像识别的跨线路公交客流OD数据采集的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1，匹配公交车辆所属的公交线路，并判断即将进入的站点是否为换乘站点；步骤2，在所述换乘站点，根据数据处理终端获取的视频图像信息，提取每位乘客的上车或下车的特征向量；步骤21，使用随机梯度下降算法，在训练样本集上训练得到深度神经网络和度量矩阵M；步骤22，使用步骤21训练好的深度神经网络对视频图像提取特征向量，具体如下：在所述换乘站点，数据处理终端通过安装在公交车门处的摄像装置，获取到每位乘客上车和下车的视频图像信息，通过图像多目标检测算法对所述视频图像中的每位乘客进行检测，通过多目标跟踪算法，对所述视频图像中的每位乘客进行跟踪，形成乘客上车或下车的完整轨迹图像序列；选择完整轨迹图像序列中处于图像中央区域的n张视频图像，获取n张视频图像中对应的ROI区域，对ROI区域提取对应的特征向量，通过对每张视频图像的特征向量进行加权平均，得到每位乘客下车或上车的特征向量；步骤3，上传乘客信息至处理器所述数据处理终端将乘客信息上传至处理器；所述乘客信息包括步骤1得到的所属的公交线路、步骤2中所述换乘站点、换乘站点的每位乘客的下车或上车的特征向量、换乘站点的每位乘客的下车或上车时间；步骤4，处理器对同一换乘站点的乘客进行匹配，得到跨线路OD数据，具体如下：把归属同一换乘站点的乘客特征向量归为一个集合，对集合里上车时间在下车时间之后Tmin内的乘客特征向量进行匹配，使用步骤21训练得到的度量矩阵M，计算两特征向量之间的距离，距离小于阈值f且距离最近的一对下车和上车特征向量即认为属于同一位乘客，从而获取到跨线路客流OD数据。

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