自动驾驶车辆乘客人数识别方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车技术领域，特别涉及自动驾驶车辆乘客人数识别方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着自动驾驶系统的研发，当前在部分道路上，车辆已经可以由自动驾驶系统操控汽车，从而替代人类来进行驾驶操作，这样不仅减少人力资源的使用，而且也减少运营成本，然而在自动驾驶车辆的实际商业化运营中，由于无人监管，经常会发生逃票行为，进而影响其商业运营收益。


技术实现要素：

3.为解决上述问题，本发明提供自动驾驶车辆乘客人数识别方法、系统、设备及存储介质，以解决现有技术中自动驾驶车辆运营过程中经常会出现逃票的问题。
4.为实现上述目的，本发明自动驾驶车辆乘客人数识别方法的技术方案是，包括：
5.步骤s1：定位车辆的实时位置，判断所述车辆是否到达停靠站点，若所述车辆到达所述停靠站点，控制所述车辆停止移动，获取所述车辆内的红外图像；
6.步骤s2：基于所述红外图像获取所述车辆内的第一乘客人数信息，判断所述第一乘客人数信息是否与票务系统内的第二乘客人数信息相同，是的情况下，生成对比成功信息并传送至自动驾驶控制程序，否的情况下，生成对比失败信息并传送至自动驾驶控制程序；
7.步骤s3：判断是否存在乘客需要下车，是的情况下，继续执行步骤s4，否的情况下，所述车辆重新启动并继续前进；
8.步骤s4：若收到所述对比成功信息，所述自动驾驶控制程序控制所述车辆打开后侧门，若收到所述对比失败信息，所述自动驾驶控制程序向车内发送未交费语音提醒信息，并将所述对比失败信息发送至远程控制中心，所述远程控制中心收到所述对比失败信息后，基于上车视频回放再次判定所述车辆内是否存在未交费乘客，若未出现所述未交费乘客，则向所述自动驾驶控制程序发送车门打开指令，若出现所述未交费乘客，则向所述车辆内发送语音提醒，告知所述未交费乘客补交乘车费。
9.进一步的，所述步骤s4中，发送语音提醒后，所述未交费乘客仍未交纳乘车费，记录所述未交费乘客的面部信息。
10.进一步的，所述步骤s1中，所述车辆停止后，采集当前车速及档位，判断是否满足停车要求，是的情况下，获取所述车辆内的红外图像，否的情况下，继续控制所述车辆停止移动。
11.进一步的，所述步骤s2中，获取所述车辆内的第一乘客人数信息包括以下步骤：
12.步骤s21：获取数据库内的所有红外图像，从获取的红外图像中按照一定比例将其分为训练集和测试集；
13.步骤s22：选取所述车辆内的座椅区域为识别区域，截取每张红外图像中的所述识别区域，并对所截取的图像尺寸进行归一化处理，将座椅遮挡率大于α的图像标记为正样本，座椅遮挡率小于α的图像标记为负样本；
14.步骤s23：对所述识别区域进行颜色空间标准化处理，获得标准化图像，提取所述标准化图像的方向梯度直方图特征；
15.步骤s24：采用主成分分析法对所述方向梯度直方图特征进行降维处理，并将降维后方向梯度直方图特征输入至贝叶斯分类器中进行分类训练；
16.步骤s25：将所述车辆内实际采集到的红外图像输入至训练完成的贝叶斯分类器中进行分类，得到所述车辆内的所述第一乘客人数信。
17.进一步的，所述步骤s3中，判断是否存在乘客需要下车包括以下步骤：获取乘客的视线方向，若乘客的视线方向朝向所述车辆的后侧门，继续获取乘客的动作意图，若乘客的动作意图存在预设的动作意图，确定该乘客需要下车。
18.进一步的，所述步骤s4中，所述自动驾驶控制程序控制所述车辆打开后侧门包括以下步骤：
19.步骤s41：获取所述车辆右侧及后方的视频图像，基于所述视频图像判断是否存在移动物体靠近，是的情况下，执行步骤s41，否的情况下，控制所述车辆打开所述后侧门；
20.步骤s42：获取所述后侧门从移动至完全打开的第一时长t1，测量所述移动物体的移动速度和距所述后侧门的直线距离，计算所述移动物体到达所述后侧门的第二时长t2，若t1≤t2≤2t1，则发出禁止打开后侧门信号。
21.进一步的，所述步骤s4中，所述后侧门打开后，存在乘客需要下车但在第三时长内未进行下车时，关闭所述后侧门。
22.进一步的，在所述步骤s3中，所述车辆内没有存在乘客，所述自动驾驶控制程序发出禁止打开后侧门信号。
23.本发明还提供了自动驾驶车辆乘客人数识别系统，该系统用于实现上述技术方案中自动驾驶车辆乘客人数识别方法，包括，
24.检测模块，拍摄所述车辆内的红外图像并获取其中的所述第一乘客人数信息；
25.判断对比模块，判断所述第一乘客人数信息与票务系统内的第二乘客人数信息是否相同；
26.识别模块，用于识别乘客是否需要进行下车；
27.控制模块，控制所述后侧门的打开和关闭。
28.本发明还提供了一种存储介质，其中存储有上述的系统可执行的指令，所述指令在由自动驾驶车辆乘客人数识别系统包括的处理器执行时用于实现上述的自动驾驶车辆乘客人数识别方法。
29.与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：
30.1、在车辆停止移动后，首先通过红外图像获取车辆内的人数信息，以及上车时投交乘车费的人数数量，并对其进行对比，若两者数量相等，则表明每位乘客均交纳了乘车费，那么此时便可打开车门，让需要下车的乘客离开车辆；若两者数量不一致，则表明存着乘客未交纳乘车费，那么此时向车内发送语音，提醒未交费的乘客及时补交乘车费，并向远程控制中心发送提醒信息，远程控制调取相应时段的视频回放，并通过人工查看或人脸识
别算法查看验证是哪位乘客出行逃票行为，若发现到具体乘客，那么通过语音精准提醒该乘客交纳停车费；若未发现有乘客逃票，则及时打开后侧门，避免其他乘客无法正常下车。
31.2、车辆内的乘客较多时，由于人体的姿态多样，红外图像获取到的细节不明显，这样就会出现乘客人数检测不准确的情况。因此选取座椅背部为目标区域，若此座椅有人，座椅背部被遮挡，图像特征改变，进而可以和无人区域进行分类。通过对识别区域进行颜色空间标准化处理，可以调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，抑制噪声的干扰。
附图说明
32.图1为本发明自动驾驶车辆乘客人数识别方法的流程示意图；
33.图2为本发明获取车辆内的第一乘客人数信息的流程示意图。
具体实施方式
34.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
35.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
36.如图1所示，一种自动驾驶车辆乘客人数识别方法，包括：
37.步骤s1：定位车辆的实时位置，判断车辆是否到达停靠站点，若车辆到达停靠站点，控制车辆停止移动，获取车辆内的红外图像；
38.步骤s2：基于红外图像获取车辆内的第一乘客人数信息，判断第一乘客人数信息是否与票务系统内的第二乘客人数信息相同，是的情况下，生成对比成功信息并传送至自动驾驶控制程序，否的情况下，生成对比失败信息并传送至自动驾驶控制程序；
39.步骤s3：判断是否存在乘客需要下车，是的情况下，继续执行步骤s4，否的情况下，车辆重新启动并继续前进；
40.步骤s4：若收到对比成功信息，自动驾驶控制程序控制车辆打开后侧门，若收到对比失败信息，自动驾驶控制程序向车内发送未交费语音提醒信息，并将对比失败信息发送至远程控制中心，远程控制中心收到对比失败信息后，基于上车视频回放再次判定车辆内是否存在未交费乘客，若未出现未交费乘客，则向自动驾驶控制程序发送车门打开指令，若出现未交费乘客，则向车辆内发送语音提醒，告知未交费乘客补交乘车费。
41.在车辆停止移动后，首先通过红外图像获取车辆内的人数信息，以及上车时投交乘车费的人数数量，并对其进行对比，若两者数量相等，则表明每位乘客均交纳了乘车费，那么此时便可打开车门，让需要下车的乘客离开车辆；若两者数量不一致，则表明存着乘客未交纳乘车费，那么此时向车内发送语音，提醒未交费的乘客及时补交乘车费，并向远程控制中心发送提醒信息，远程控制调取相应时段的视频回放，并通过人工查看或人脸识别算法查看验证是哪位乘客出行逃票行为，若发现到具体乘客，那么通过语音精准提醒该乘客
交纳停车费；若未发现有乘客逃票，则及时打开后侧门，避免其他乘客无法正常下车。
42.在步骤s4中，发送语音提醒后，未交费乘客仍未交纳乘车费，记录未交费乘客的面部信息。
43.步骤s1中，车辆停止后，采集当前车速及档位，判断是否满足停车要求，是的情况下，获取车辆内的红外图像，否的情况下，继续控制车辆停止移动。通过此步骤，可以避免车辆未完全而停止而开启车门，避免乘客受伤。
44.在步骤s2中，获取车辆内的第一乘客人数信息包括以下步骤：
45.步骤s21：获取数据库内的所有红外图像，从获取的红外图像中按照一定比例将其分为训练集和测试集；
46.步骤s22：选取车辆内的座椅区域为识别区域，截取每张红外图像中的识别区域，并对所截取的图像尺寸进行归一化处理，将座椅遮挡率大于α的图像标记为正样本，座椅遮挡率小于α的图像标记为负样本，具体的，正样本为识别区域内有乘客，负样本为识别区域内无乘客；
47.步骤s23：对识别区域进行颜色空间标准化处理，获得标准化图像，提取标准化图像的方向梯度直方图特征；
48.步骤s24：采用主成分分析法对方向梯度直方图特征进行降维处理，并将降维后方向梯度直方图特征输入至贝叶斯分类器中进行分类训练；
49.步骤s25：将车辆内实际采集到的红外图像输入至训练完成的贝叶斯分类器中进行分类，得到车辆内的第一乘客人数信息。
50.车辆内的乘客较多时，由于人体的姿态多样，红外图像获取到的细节不明显，这样就会出现乘客人数检测不准确的情况。因此选取座椅背部为目标区域，若此座椅有人，座椅背部被遮挡，图像特征改变，进而可以和无人区域进行分类。通过对识别区域进行颜色空间标准化处理，可以调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，抑制噪声的干扰。
51.在步骤s3中，判断是否存在乘客需要下车包括以下步骤：获取乘客的视线方向，若乘客的视线方向朝向车辆的后侧门，继续获取乘客的动作意图，若乘客的动作意图存在预设的动作意图，确定该乘客需要下车。具体的，预设的动作意图包括起身动作、转身动作和靠近车门动作。
52.在步骤s4中，自动驾驶控制程序控制车辆打开后侧门包括以下步骤：
53.步骤s41：获取车辆右侧及后方的视频图像，基于视频图像判断是否存在移动物体靠近，是的情况下，执行步骤s41，否的情况下，控制车辆打开后侧门；
54.步骤s42：获取后侧门从移动至完全打开的第一时长t1，测量移动物体的移动速度和距后侧门的直线距离，计算移动物体到达后侧门的第二时长t2，若t1≤t2≤2t1，则发出禁止打开后侧门信号。
55.若第二时长小于第一时长，则表明车门在打开后，移动物体已经通过了车辆后侧门，那么此时乘客可以安全的下车；若第二时长大于两倍的第一时长，则乘客下车时移动物体还未到达，且移动物体能观察到乘客正在下车，从而采取避让操作。在识别到乘客需要下车后，通过上述方法在乘客下车之前，可以确定车辆周围的环境是否安全，避免了乘客在下车时与靠近本车的移动目标发生碰撞，导致乘客受伤。。
56.在步骤s4中，后侧门打开后，存在乘客需要下车但在第三时长内未进行下车时，关闭后侧门。通过此步骤可以避免系统发生误判，使得车辆一直保持停止状态，影响车辆的运营效率。
57.在步骤s3中，若车辆内没有存在乘客，则发出禁止打开后侧门信号。若车辆内没有乘客，则就不会存在下车需求，那么此时关闭后侧门可以进一步避免上车乘客从后侧门上车而发生逃票行为。
58.本发明还提供一种基于红外技术的自动驾驶车辆乘客人数识别系统，用于实现上述自动驾驶车辆乘客人数识别方法，包括：检测模块，拍摄车辆内的红外图像并获取其中的第一乘客人数信息；判断对比模块，判断第一乘客人数信息与票务系统内的第二乘客人数信息是否相同；识别模块，用于识别乘客是否需要进行下车；控制模块，控制后侧门的打开和关闭。
59.本发明还提供了一种自动驾驶车辆乘客人数识别设备，用于实现上述自动驾驶车辆乘客人数识别方法，包括存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序时实现上述自动驾驶车辆乘客人数识别方法的步骤。具体的，该自动驾驶车辆乘客人数识别设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器和存储器，一个或一个以上存储应用程序或数据的存储介质。其中，存储器和存储介质可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对数据处理设备中的一系列指令操作。
60.本发明还提供了一种存储介质，其中存储有上述的系统可执行的指令，所述指令在由自动驾驶车辆乘客人数识别系统包括的处理器执行时用于实现上述的自动驾驶车辆乘客人数识别方法。
61.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
62.以上上述的实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
63.应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
64.以上上述的仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。