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申请/专利权人：深圳市比一比网络科技有限公司

摘要：本发明提供一种用于列车车厢的不文明行为检测方法及系统，包括以下步骤：步骤S1，自适应调整列车车厢图像的亮度，将列车车厢图像的视频帧进行归一化处理至同一亮度区间，对列车车厢图像的视频帧进行防抖处理；步骤S2，对防抖处理后的数据进行场景分析，先对列车车厢图像的视频帧进行目标检测，框选出乘客位置及其所携带物品，标出携带物品的种类，然后通过多目标跟踪操作，对图像的视频帧中的每个乘客单独进行分析处理；步骤S3，根据不文明行为的特点将其分有特征目标的不文明行为和无特征目标的不文明行为，并进行检测和识别。本发明能够实时且便捷地发现列车车厢中的不文明行为，以便及时阻止或向列车上报，进而有效降低人力成本。

主权项：1.一种用于列车车厢的不文明行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，自适应调整列车车厢图像的亮度，将列车车厢图像的视频帧进行归一化处理至同一亮度区间，对列车车厢图像的视频帧进行防抖处理；步骤S2，对防抖处理后的数据进行场景分析，先对列车车厢图像的视频帧进行目标检测，框选出车厢内的乘客位置及其所携带物品，并标出携带物品的种类，然后通过多目标跟踪操作，对列车车厢图像的视频帧中的每个乘客单独进行分析处理；步骤S3，根据不文明行为的特点将其分有特征目标的不文明行为和无特征目标的不文明行为，并针对性进行检测和识别；所述步骤S1中，对列车车厢图像的视频帧进行防抖处理包括以下子步骤：步骤S101，先将列车车厢图像的车顶部分转化为灰度图像，通过公式计算列车车厢图像中水平和垂直方向的一维投影曲线，Rki和Ckj分别代表第k帧灰度图像中第i行和第j列的灰度投影值，i和j为行和列的序号，Gki,j代表第k帧灰度图像中第i行第j列的灰度值；再通过前后一维投影两帧的投影曲线，加入运动搜索宽度进行获取水平和垂直方向上的位移矢量，计算公式为：Rk和Rr分别代表第k和r帧灰度图像中的行灰度投影值，k和r是图像的序号，Ck和Cr分别代表第k和r帧灰度图像中的列灰度投影值，N和M是图像的行数和列数，n和m是水平和垂直方向的运动搜索宽度，wr和wc是水平和垂直方向上的位移矢量，通过wrmin和wcmin表示当Covwr和Conwc最小时所获取的位移矢量，以此获取最优运动向量；步骤S102，根据获取的最优运动向量判断是否发生超过预设阈值的抖动，若不超过所述预设阈值则跳转至步骤S2，若超过所述预设阈值则跳转至步骤S103；步骤S103，把当前列车车厢图像向位移矢量的反方向移动相应的像素距离，以此对当前整幅列车车厢图像进行补偿；所述步骤S2用于实现目标识别和检测，并按照预设比例设置数据的训练集、验证集和测试集，通过网络模型的训练和测试得到学习的结果，所述网络模型的训练和测试过程中，根据制作的图像集对所有目标的目标尺寸进行K-means聚类，对目标尺寸进行K-means的步骤包括：步骤S20341，随机选取K个目标尺寸作为网络模型中的初始anchor，anchor指的是位置；步骤S20342，使用度量，其中anchor＝wa,ha，表示一个簇的高度和宽度；目标box＝wb,hb，表示目标图像的高度和宽度；通过IOUanchor,box将每个目标分配给与其距离最近的anchor；步骤S20343，计算每个簇中所有目标宽和高的均值，更新anchor；步骤S20343，重复步骤S20342和S20343，直到anchor不再变化，或者达到了最大迭代可聚出9个不同的目标尺寸类，使用目标尺寸类对网络模型的anchor参数进行修改；步骤S2035，在执行预设数量的训练后，每一代都进行验证集的测试，将结果最好的那一代训练模型保存并应用于测试集的测试，该结果作为学习的结果。

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