双目视觉技术在公交客流统计中的应用研究

"本文主要探讨了基于双目立体视觉的客流统计算法在云计算环境下的研究与应用。通过利用立体视觉技术，设计并实现了客流量信息的精确统计算法，旨在提高公共交通系统的调度效率和决策科学性。" 正文: 随着城市化进程的加速，公共交通系统的优化与智能化愈发重要。公交车作为城市交通的主要组成部分，其运营效率和服务质量直接影响市民的出行体验。然而，现有的公交系统存在诸多问题，如线路规划不合理、高峰期调度不当以及站点分布不均等。这些问题的解决离不开现代化智能交通系统的发展，尤其是对客流信息的准确、实时获取。 在大数据时代，利用图像处理技术来统计公共交通中的客流量已成为一种趋势。本文着重研究的是基于双目立体视觉的客流统计方法，相较于单目视觉技术，双目视觉可以提供更准确的深度信息，减少光照、遮挡等因素的影响，从而提高统计的准确性。本论文详细介绍了立体匹配技术，并对比分析了几种匹配算法，最终选择了动态规划算法，因为它能提供全局最优解，生成更平滑的视差图。 在目标检测阶段，论文采用了背景差分模型与光流残差相结合的方式，有效地检测运动目标，并利用相关联领域标记进行定位。为了进一步提升目标跟踪的准确性和稳定性，论文提出了多特征融合的跟踪算法，并对其进行了优化，使其在处理运动状态下的目标计数时表现更优。 论文最后将上述算法集成到SBC3730平台上，构建了一个客流量统计系统，实验证明该系统在跟踪计数的准确性和实时性方面具有较高性能。这一成果对于优化公交调度、合理规划线路和站点、预防交通拥堵，乃至在大数据背景下挖掘潜在的经济效益和社会效益都具有深远影响。 关键词：视频人数统计，双目立体视觉，立体匹配，光流残差，OpenCV，云计算，智能交通系统，客流信息，公交调度。