(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211110236.1 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 西北大学 地址 710069 陕西省西安市太白北路2 29号 (72)发明人 颜建强　 (74)专利代理 机构 西安恒泰知识产权代理事务 所 61216 专利代理师 周春霞 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 20/59(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 公交车拥挤度检测方法、 装置及系统 (57)摘要 本申请涉及一种公交车内拥挤度检测方法， 包括： 获取公交车内的前向通道图像和后向通道 图像； 将前向通道图像和后向通道图像 分别输入 到拥挤度检测网络模型中， 输出前向通道人数密 度分布以及后向通道人数密度分布； 根据前向通 道人数密度分布以及后 向通道人数密度分布确 定前向通道人数估计值和后向通道人数估计值； 基于前向通道人数估计值和后 向通道人数估计 值， 确定公交车内的估计人数； 根据估计人数和 拥挤度评价标准， 确定公交车内的拥挤度。 本申 请能够在较小的流量费用的情况下实现公交车 内拥挤度的准确检测， 为公交车辆的调度提供数 据支撑， 方便公众随时掌握车内拥挤度状况， 大 大提升出 行体验， 应用前 景广阔。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115546826 A 2022.12.30 CN 115546826 A 1.一种公交车内拥挤度检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取公交车内的前向通道图像和后向通道图像； 将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别输入到拥挤度检测网络模型中， 输出前 向通道人 数密度分布以及后向通道人 数密度分布； 根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数 估计值和后向通道人 数估计值； 基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值， 确定所述公交车内的估计 人数； 根据所述估计人 数和拥挤度评价标准， 确定所述公交车内的拥挤度。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 其中， 根据所述前向通道人数密度分布以及 所述后向通道人 数密度分布确定前向通道人 数估计值和后向通道人 数估计值， 包括： 对所述前向通道人数密度分布和所述后向通道人数密度分布分别进行积分， 得到所述 前向通道人 数估计值和所述后向通道人 数估计值。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 其中， 基于所述前向通道人数估计值和所述 后向通道人 数估计值， 确定所述公交车内的估计人 数， 可以采用以下公式确定： R＝α Na+β Nb 其中， Na为前向通道人数估计值， Nb为后向通道人数估计值， R为公交车内的估计人数， α 为前向通道估计系数， β 为后向通道估计系数。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 其中， 所述拥挤度检测网络模型为深度神经 网络模型， 包括三列不同尺度的卷积网络， 每列所述卷积网络包括依 次连接的四个第一卷 积层、 一个池化层、 拼接层和四个第二卷积层。 5.一种公交车内拥挤度检测装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取公交车内的前向通道图像和后向通道图像； 人数密度分布输入模块， 用于将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别 输入到拥 挤度检测网络模型中， 输出 前向通道人 数密度分布以及后向通道人 数密度分布； 人数估计值确定模块， 用于根据所述前向通道人数密度分布以及所述后向通道人数密 度分布确定前向通道人 数估计值和后向通道人 数估计值； 估计人数确定模块， 用于基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值， 确定所述公交车内的估计人 数； 拥挤度确定模块， 用于根据所述估计人数和拥挤度评价标准， 确定所述公交车内的拥 挤度。 6.如权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 其中， 所述人 数估计值确定模块， 还用于： 对所述前向通道人数密度分布和所述后向通道人数密度分布分别进行积分， 得到所述 前向通道人 数估计值和所述后向通道人 数估计值。 7.一种公交车内拥挤度检测系统， 其特征在于， 包括车载端、 云平台端、 调度端和手机 端， 其中， 所述车载端用于获取公交车内的图像和公交车的运行位置信 息， 所述公交车内的图像 包括前向通道图像和 后向通道图像； 所述车载端还用于将所述公交车内的图像和所述公交 车的运行位置信息传输 到所述云平台端；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546826 A 2所述云平台端用于将所述前向通道图像和所述后向通道图像分别输入到拥挤度检测 网络模型中， 输出前向通道人数密度分布以及后向通道人数密度分布； 根据所述前向通道 人数密度分布以及所述后向通道人数密度分布确定前向通道人数估计值和后向通道人数 估计值； 基于所述前向通道人数估计值和所述后向通道人数估计值， 确定所述公交车内的 估计人数； 根据所述估计人数和拥挤度评价标准， 确定所述 公交车内的拥挤度； 所述云平台 端还用于将所述 公交车内的图像、 所述 公交车的运行位置信息和所述公交车内的拥挤度发 送至所述调度端和所述手机端； 所述调度端用于根据 所述公交车内的图像、 所述公交车的运行位置信 息和所述公交车 内的拥挤度对车辆进行调度； 所述手机端用于查询并显示所述公交车内的图像、 所述公交车的运行位置信 息和所述 公交车内的拥挤度。 8.如权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述云平台端每个设定时间向所述车载端发 送图像采集指令， 以获取 所述公交车内的图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546826 A 3