基于图像分析的公交车客流状态实时监测研究

陈林

(宿迁学院,江苏宿迁,223800)

0 引言

在上世纪六十年代，已经开始了人脸识别系统的研发设计工作，自九十年代末开始应用该技术以来，人脸识别系统发生了巨大变化。一方面，在核心算法方面，从初级的图像识别，发展到了以人工智能技术为基础的机器识别。另一方面，在该系统的应用过程中，形成了不同技术主导下的多元化运用局面，促进了各行业诸领域的智能化发展。由于公交车客流状态的实时监测与公共安全、载客数量、公共资源配置等密切关联，因此，在新时期十分有必要增强人脸识别系统在该领域的运用，促进公共交通事业向着智慧交通方向升级，为构建更高层次的平安中国提供技术支持。

1 系统组成开发环境概述

在图像分析技术中，人脸识别技术发展早、应用范围相对较广。而且，在一些成熟的平台上可以直接对人脸识别系统进行二次开发，提高人脸识别技术的应用效率。以英特尔公司开发的OpenCV 程序为例，通过对C 函数、C++函数的运用，能够实现在OpenCV 跨平台计算机视觉库基础上，对人脸识别系统的二次开发，而且，在语言接口方面，设置有MATLAB、Ruby、Python 等，增强了该工具的适用性。从系统组成与开发环境方面看，需要在Windows 操作系统（本次研究中以Windows 10 为准，其中安装了OpenCV 2.4.9 软件工具包、Eclipse，以及Visual Studio 2015 编译器）下，完成图像数据采集、数据处理、人脸识别、通过检测、上传客户端。

从配置方面看：（1）图像数据采集：由相机摄相头实现，本次研究中选取Microsoft Lifecam Studio 相机。（2）图像数据处理：以OpenCV 图像处理库为准，结合与之匹配的函数完成。……