申请/专利权人：郑州昂达信息科技有限公司

申请日：2020-07-13

公开（公告）日：2020-10-20

公开（公告）号：CN111797799A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06T3/40(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.03.14#发明专利申请公布后的撤回;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的地铁乘客等待区域规划方法，该方法包括，采集到的图像经预处理后送入语义分割网络，得到手拉杆语义分割图，将手拉杆语义分割图送入分类网络，得到手拉杆曲线图；对手拉杆曲线图进行线特征点的提取和匹配，得到变换矩阵，根据该变换矩阵，对采集到的图像进行拼接，得到地铁车厢的全景图；将全景图送入检测网络，经过编码解码操作后得到人群密度热图，对人群密度热图进行堆积叠加操作，得到叠加后的热图，密度分级网络根据叠加后的热图得到地铁车厢的密度等级；通过无线网络将地铁车厢的密度等级信息传递到下一站台的电子显示屏上。该方法解决了现有技术进行密度估计时容易出现目标遮挡、漏检这一问题。

主权项：1.一种基于人工智能的地铁乘客等待区域规划方法，其特征在于，该方法包括：步骤一，利用地铁车厢内的多个摄像头进行图像的采集；步骤二，将采集到的图像经过预处理后送入语义分割网络，经过第一编码器得到特征图，第一解码器对特征图进行处理，得到手拉杆语义分割图；将手拉杆语义分割图送入分类网络，获取每行像素中判定为手拉杆的像素点，得到手拉杆散点图，对散点图进行拟合，得到手拉杆曲线图；其中，分类网络包括第三编码器和分类全连接层，第三编码器的输入为手拉杆语义分割图，提取特征后送入分类全连接层对像素进行分类，具体地，分为手拉杆和其他两类；其中，分类全连接层的个数与手拉杆语义分割图的像素行数相同，图像中的每一行像素都分别对应一个分类全连接层；步骤三，对手拉杆曲线图进行线特征点的提取和匹配，得到变换矩阵，根据该变换矩阵，对摄像头采集到的图像进行拼接，得到地铁车厢的全景图；步骤四，将全景图送入检测网络，经过编码解码操作后得到人群密度热图，对人群密度热图进行堆积叠加操作，得到叠加后的热图，密度分级网络根据叠加后的热图得到地铁车厢的密度等级；步骤五，通过无线网络将地铁车厢的密度等级信息传递到下一站台的电子显示屏上，乘客可根据电子显示屏上每个车厢的密度等级信息选择在人群拥挤程度较小的车厢门口等待上车。

全文数据：

权利要求：

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