一种公交车乘客出行起讫信息获取方法与流程

技术特征：
1.一种公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：通过安装在公交车上的硬件系统结合软件系统来实现，其中硬件系统包括安装在公交车前门的前门摄像头、安装在后门的后门摄像头、车载终端以及服务器，前门摄像头和后门摄像头分别与车载终端连接，前门摄像头和后门摄像头分别用于采集各站点上、车乘客的面部信息并将获取的乘客面部信息传送至车载终端并通过安装在车载终端上的软件模块进行处理；所述软件系统包括人脸识别模块、特征分析模块以及起讫信息推导模块分别用于对采集的乘客面部图像进行人脸识别、面部特征比对和起讫信息推导从而精确的获取公交乘客的起讫信息。2.根据权利要求1所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：所述前门摄像头安装在司机座位上方正对上车门的位置，所述后门摄像头安装在下车门正上方车顶部正对下车门的位置。3.根据权利要求1或2所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：所述前门摄像头和后门摄像头为ipc摄像头。4.根据权利要求1所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：起讫信息获取方法包括以下步骤：步骤一、前门摄像头和后门摄像头分别采集站点s
i
，i＝1,2,
…
n(n为公交线路站点总数)的上、下车乘客的面部图像信息，并将乘客的上、下车站点以及每个上车乘客以及下车乘客的图像信息传送至车载终端；步骤二、车载终端搭载的人体识别算法对前后门摄像头传送的图像信息进行处理，处理方法为：s1、将前门摄像头和后门摄像头获取的乘客的图像信息输入神经网络框架yolov3得到特征图，特征图经5层卷积后，一条分支分别进行卷积操作和上采样，将得到的特征图与上层的特征图进行通道合并；另一条分支通过两层卷积直接输出预测结果；然后再通过卷积层1x1，获取边界框以及样本的类别概率；s2、采用交叉熵的目标损失函数计算出图像的类别概率式中：l表示类别概率；y
i
表示样本i的标签，正类为1，负类为0；p
i
为样本i预测为正类的概率；s3、将面部图像进行压缩、裁剪，裁除大于80*80的面部检测尺度；s4、排除静止的面部图像，选择具有位置偏移的面部图像作为目标面部图像；步骤三、采用多模型adaboost级联将采集的面部信息按照面部68个特征点进行对比，为每个面部特征关键点构建局部特征，具体包括：s1、将目标面部图像进行对齐使其接近标准形状；s2、对对齐后的图像形状特征做pca处理，得到降维后的图像；s3、将降维后面部的各个特征点与标准面部68点信息图进行对比，对当前面部特征点进行矫正获取当前图像中各个关键点的所处位置从而构建得到局部特征图；步骤四、根据局部特征图获得每个上车乘客所对应的下车乘客及下车站点候选集；步骤五、根据每个站点上车乘客所对应的下车乘客候选集，按照面部特征进行分类，分
别得到上车乘客特征v1＝{u1，u2，
…
u
i
，
…
u
n
}和下车乘客特征v2＝{d1，d2，
…
d
j
，
…
d
m
}；分别以上车乘客特征和下车乘客特征为顶点生成二分图，进行广度搜索算法和深度优先搜索算法求得所有上车乘客所对应的下车乘客及下车站点。5.根据权利要求4所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：对对齐后的图像形状特征做pca处理，处理方法为：(1)将图像形状特征按列组成矩阵x；(2)将矩阵x的每一行进行零均值化；(3)计算出矩阵x的协方差矩阵；(4)计算出协方差矩阵的特征向量以及特征值；(5)将特征向量按照对应特征值进行大小排序，取前k行组成的矩阵最终得到降维后的数据。6.根据权利要求4所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：步骤四中获取下车乘客及下车站点候选集的方法为：s1、获取上车乘客i的面部特征u
i
和该乘客的上车站点编号s
i
；s2、若i＜n，获取下车乘客j的面部特征d
j
和该乘客的下车站点编号s
q
，判断j是否小于m；(1)若j＜m，计算i与j的相似度cos(i，j)，遍历所有下车乘客(j 1)，计算最大相似度max(cos(i，j))，进入步骤3；)，进入步骤3；其中函数表示判断当前上车乘客以及下车乘客是否为同一个人，当两个乘客面部特征的余弦距离大于0.7可以认为是同一个人，否则认为不是同一个人；f(i，j)函数主要是用于从数据库中取出相同乘客的上下站点信息；(2)若j≥m，返回步骤1；s3、遍历所有上车乘客(i 1)，循环步骤s1
‑
s3直至完成所有匹配，得到所有上车乘客所对应的下车乘客站点候选集。7.根据权利要求4所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：步骤五中根据上车乘客特征和下车乘客特征，分别以上车乘客特征和下车乘客特征为顶点生成二分图，将顶点集分为不相交的两部分，即下车乘客特征和上车乘客特征，使图中的任一一条边的两个端点分别在下车乘客特征和上车乘客特征中，方法为：(1)进行一次广度搜索算法(bfs)来确定v1中点的层次；(2)从v1中随机初始一个点，使其和v2中所有未匹配的点连接；(3)采用余弦距离进行度量第i个上车乘客的面部特征与第j个下车乘客的面部特征的相似度进而获取增广路的长度；(4)当搜索到v1中的点的层次大于最短增广路上v1中点的个数时就可以直接退出；(5)从所有v1中未匹配的点出发进行深度优先搜索(dfs)，在进行深度优先搜索时按照
广度搜索算法(bfs)时建立的层次体系来遍历，然后回到步骤(1)直到找到所有增广路为止。8.根据权利要求4所述的公交乘客出行起讫信息获取方法，其特征在于：所述标准形状指的是符合面部68个特征点的人脸，同时剔除脸部部分特征被遮盖的图像。

技术总结
本发明属于公共交通技术领域，具体涉及一种公交车乘客出行起讫信息获取方法。本发明通过安装在公交车上的硬件系统结合软件系统来实现，其中硬件系统包括前门摄像头、后门摄像头、车载终端以及服务器，前门摄像头和后门摄像头分别与车载终端连接，前门摄像头和后门摄像头分别用于采集各站点上、车乘客的面部信息，并将获取的乘客面部信息传送至车载终端并通过安装在车载终端上的软件模块进行人脸识别、面部特征比对和起讫信息推导从而精确的获取公交乘客的起讫信息。该方法能够有效降低降低时间复杂度，在快速匹配的同时提高精确度，且数据获取难度小，实施方便，利于推广。利于推广。利于推广。


技术研发人员：刘洪宇 赵新潮 王全军 陈振 左海旺 孙浩 王亚
受保护的技术使用者：郑州天迈科技股份有限公司
技术研发日：2021.07.30
技术公布日：2021/12/3