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申请/专利权人：江苏镇扬汽渡有限公司

摘要：本发明涉及交通载客技术领域，具体涉及一种基于图像识别的载客人数统计方法及系统，包括以下步骤：S1,环境适应性图像调整：在捕捉图像之前，自动调整摄像头的拍摄参数，并对捕捉的图像进行图像增强；S2，捕捉图像：实时捕捉出入口的乘客图像；S3，乘客特征与行为多样性管理：实时追踪乘客的移动路径并分析其行为模式；S4，综合数据处理：对收集到的图像和数据进行综合处理；S5，乘客标识与记录更新：为每个识别的乘客分配唯一标识符；S6，阈值报警机制：设定阈值报警机制。本发明，不仅提升了个体识别的准确度，而且能够有效应对乘客特征相似性和行为多样性带来的挑战。

主权项：1.一种基于图像识别的载客人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1,环境适应性图像调整：在捕捉图像之前，根据光照条件、天气状况和摄像头当前视野中的环境变化自动调整摄像头的拍摄参数，并对捕捉的图像进行图像增强；S2，捕捉图像：使用调整后的摄像头，实时捕捉出入口的乘客图像；S3，乘客特征与行为多样性管理：通过综合特征识别与动态跟踪技术，实时追踪乘客的移动路径并分析其行为模式，包括外观和行为多样性的全面考虑，所述乘客特征与行为多样性管理包括：S31，特征识别与数据收集：实时采集乘客图像，并利用综合特征识别技术对每个乘客的外观特征进行分析，外观特征包括面部特征、体型、衣着风格及颜色，同时收集乘客的行为数据，行为数据包括移动速度、行走路径、停留时间点以及与其他乘客的相互作用；S32，动态跟踪与行为分析：利用动态跟踪技术实时追踪每个乘客的移动路径，结合收集到的外观特征和行为数据，对乘客的行为模式进行分析，行为模式分析包括识别独特的行为模式以及评估乘客的行为意图和行为趋势，独特的行为模式包括单独行动、群体移动以及频繁进出；S33，乘客个体识别优化：根据分析得到的外观特征和行为模式，对乘客个体进行识别和区分，在处理外观相似或行为模式重复的乘客时，对比综合特征和行为差异；所述S31中的特征识别与数据收集包括：S311，图像采集：实时捕捉乘客图像I；S312，外观特征分析：面部特征F：其中，ReLU是激活函数，Wi和bi分别是权重和偏差，wi是对应的特征权重，N是网络层的数量；体型B：其中，表示图像Ibody在体型轮廓区域的梯度，∫表示对该区域的积分；衣着风格及颜色C：其中，Iclothesx,y是衣着区域的像素值，M是衣着区域像素的总数；S313，行为数据分析：移动速度V和行走路径P： P＝{x1,y1,x2,y2,…,xT,yT}；其中，xt,yt是在时间点t的乘客位置坐标，T是观测时间窗口；停留时间T：其中，1area是指示函数，表示乘客是否在关注区域内停留；S314，数据融合与分析：综合特征向量EFV用于乘客识别，计算公式为： 其中，α,β,γ,δ,∈,ζ为权重系数，Pi为行走路径中的第i个点；S4，综合数据处理：在完成乘客特征与行为的综合分析后，对收集到的图像和数据进行综合处理；S5，乘客标识与记录更新：基于综合数据处理的结果，为每个识别的乘客分配唯一标识符，并在乘客进出时更新数据库中的乘客数量记录，避免重复计数；S6，阈值报警机制：设定阈值报警机制，当载客数量接近或超过安全载客量时，自动触发警报并通知管理人员。

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