雙目人數統計在公交車輛應用的優勢

公共交通工具人數統計面臨的技術問題

公共交通工具上，經常發生：檢測區域內的干擾物多、人流密度大、行李多、光線劇烈變化等情況。對于這些情況，一般的單攝像機、紅外對射、壓力感應等人數統計技術容易產生誤計數或漏計數，下面對這些常見的現象進行說明（本文所使用的場景圖片全部是來自營運中公共交通工具的真實情況）。

一、戴帽子或頭部特征不明顯

由于帽子覆蓋了頭發和皮膚的特征、改變頭部和肩部的輪廓，會造成一些算法無法匹配。戴帽子的情況常見于北方寒冷的冬季和南方陽光猛烈的夏季。

而頭部特征不明顯，比如謝頂的或白發等，同樣對依賴頭部特征的算法造成干擾。

二、成人和兒童并肩，或攜帶多件行李

很多情況下成人跟兒童并肩的輪廓跟攜帶多件行李的輪廓很相近，對于一些模板匹配的算法會造成漏計數或多計數。簡單的紅外對射裝置無法分開并肩的情況。另外，對公交運營來說1.2米以下兒童是免票的，如果能將這類乘客過濾，無疑會提高客流量統計數據的有效性。

三、擁擠和無序的旅客

由于車門擁堵時人流的運動速度較慢、人與人之間擠成一團，靠二維的輪廓判斷或運動分析難以有效計數，通常要加上其他輔助算法，但要求有很高的運算能力。而簡單的紅外對射系統對這種情況可能無法有效計數。經常造成人流量統計系統的數據與實際數據相差很大。

四、攜帶不規則行李

這種情況對于二維圖像處理算法來說基本是很難被過濾的，容易造成漏計數。

五、計數區內的干擾

由于計數區內經常有人停留或者擺放行李雜物，所以容易對計數造成干擾；而車門的擺動也會干擾計數。

交通工具在戶外跑經常會遇到陽光直接照射的情況，強光照射不但使檢測區域有很強的反光，還會讓檢測區域內或者附近的物體投影到區域內。

除了開關門的動作以外，車門上玻璃的反光和投影會因為車輛行駛、轉向而發生位置變化；一些算法會誤以為有物體移動。

雙目人數的優點：

左攝像機圖像 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 右攝像機圖像 ? ? ? ? ? ? ? ?計算出來帶深度信息的輪廓圖

雙目立體視覺(Binocular Stereo Vision)是機器視覺的一種重要形式，它是指通過對同一物體從不同角度獲得的兩幅圖像來恢復出被攝物體的3D信息（尤其是物體的深度信息）的過程。

在立體攝像機看來，投影在地面的光線和各種陰影以及高度在1米以下的兒童、小車、行李箱等物體會被過濾掉；而檢測區域里面可以透過高度信息輪廓判斷出頭和肩頸的特征，因此不受頭部的遮蓋物以及禿頂、頭發顏色的影響。就算很擁擠的情況也無法掩蓋具有高度信息的頭部輪廓，雙目視覺在公共交通工具的客流統計上有其*的優點。

雙目3D立體視覺技術與常用的視頻分析統計技術的對比

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