3.1  原理概述·  10

  3.2  分析过程·  13

  3.3  边缘检测和矩形碰撞·  20

4  人物头部跟踪计数···  22

  4.1  跟踪原理·  22

  4.2  进出计数·  24

5  其它功能和应用··  25

  5.1  视频保存·  25

  5.2  文本输出·  26

  5.2  应用于公交··  27

结论··· 29

致谢··· 30

参考文献· 31

1  绪论

1.1  研究的背景与意义 

交通是国民经济的动脉，随着国民经济的持续发展，人们对交通的需求也在迅猛增长。然而，随着城市化建设的步伐加快，城市人口日益膨胀，机动车辆相应急剧增加，作为市民出行主要交通工具的公共交通系统的压力越来越大。尤其是在大城市，这一问题日益突出。而单单仅靠增加车辆、延长线路以及增多车次只能给城市交通带来更严重的拥堵，给城市居民带来更多的不便，也会阻碍社会经济的可持续发展。因此必须采用更为有效的交通管理策略，将先进的科学技术和有效的管理体制相结合，合理、高效地解决交通运行中存在的问题，于是智能交通系统被提出来了。

    所谓智能交通系统，包括了智能交通和智能运输两方面的内容，它是将先进的信息技术、传感器术、自动控制理论、运筹学、人工智能等有效地综合运用于交通的运输、服务控制和车辆制造等方面，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成的一种实时、准确、高效、大范围、全方位发挥作用的交通运输管理系统，最终使交通运输服务和管理智能化，使路网上的交通流运行处于最佳状态，改善交通拥挤和阻塞，最大限度地提高路网的通行能力，提高整个公路运输的机动性、安全性和生产效率。文献综述

而自动客流计数技术是智能交通系统中的重要部分。相比于消耗大量人力和财力的人工计数方法，自动客流计数方法可以实时、不间断地自动完成乘客计数任务。利用APC与GPS结合可以实时地收集到更多的客流信息，包括公交车停靠的站点位置，乘客上下车的人数、每名乘客上下车的时间、车厢中的实时人数等信息，这对实现实时调度，优化公交线路和进行交通预测等有重要意义。一方面，交通客运主管部门可以合理地分配运力，及时地调整发车间隔等，从而提高公交运营效率；另一方面，这也可以使公交车的超载情况得到控制，从而减少交通事故的发生机率。

1.2  客流统计发展现状 

1.3  本文研究内容和方法 

    本文研究的内容是基于三维数据的运动人物识别跟踪算法，并最终将该算法应用于公交车的自动客流统计中。研究内容主要包括以下三个方面：

   （1）人物头部检测识别算法  

    通过Xtion摄像头输出的包含人体表面三维特征的深度图，基于人体头部和肩部的空间位置关系以及头部形状、大小等特征，运用数字图像处理的知识检测识别出人物头部。

   （2）人物头部跟踪计数算法  

    由深度图像的分析通过算法检测出场景中的人物头部，在此基础上用矩形框框出人物头部，跟踪并建立运动航迹，同时在视场内中心位置画两条基准线用于判断人物的进出方向以及统计进出人数。通过优化算法提高运算速度，满足实时性要求。