[1]孙 佩,胡小敏.基于图像特征提取的地铁客流量自动统计系统[J].机械与电子,2020,(10):17-20.
 SUN Pei,HU Xiaomin.Metro Passenger Flow Statistics System Based on Image Feature Extraction[J].Machinery & Electronics,2020,(10):17-20.
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基于图像特征提取的地铁客流量自动统计系统()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2020年10期
页码:
17-20
栏目:
设计与研究
出版日期:
2020-10-15

文章信息/Info

Title:
Metro Passenger Flow Statistics System Based on Image Feature Extraction
文章编号:
1001-2257(2020)10-0017-04
作者:
孙 佩胡小敏
西安交通工程学院交通运输学院,陕西 西安 710300
Author(s):
SUN Pei HU Xiaomin
School of Traffic and Transportation,Xi’an Traffic Engineering Institute, Xi‘an 710300, China
关键词:
地铁图像处理小波变换特征提取客流统计
Keywords:
subway image processing wavelet transform feature extraction passenger flow statistics
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
由于地铁客流具有动态流动性,采集的视频图像间的灰度值易发生突变,造成传统识别算法的统计误差较大。通过在传统特征提取方法的基础上,增加小波变换预处理算法,对视频图像进行多层分解及图像灰度阈值预处理,剔除灰度突变的干扰像素点,以提升特征提取精度。实验结果表明,改进型客流识别与统计算法可以很好地滤除部分干扰像素点,统计误差仅为传统方法的39.8%。
Abstract:
Due to the dynamic fluidity of subway passenger flow, the gray values of the collected video images are prone to abrupt changes, resulting in a large statistical error of the traditional recognition algorithm. Based on the traditional feature extraction method, the wavelet transform preprocessing algorithm is added to perform multi-layer decomposition and image gray threshold preprocessing on the video image, and eliminate the interference pixels with gray abrupt change, so as to improve the feature extraction accuracy. The experimental results show that the improved passenger flow identification and statistics algorithm can filter out some disturbing pixels well, and the statistical error is only 39.8% of the traditional method.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收 稿 日 期 : 2020-06- 16
基 金 项 目 :西 安 交 通 工 程 学 院 中 青 年 基 金 项 目 ( 19 K Y-13 )
作 者 简 介 :孙   佩   ( 1987 - ),女 ,陕 西 西 安 人 ,讲 师 ,研 究 方 向 为 交 通 运 输 与 控 制 。
更新日期/Last Update: 2020-09-28