快速获取公共区域的实时人流量并进行反馈,这对商业应用和人员密集场所的安全管理起着重要的作用。公交车作为一种载客量大和周转率高的公共交通工具,其智能化管理水平直接关系着城市的交通运行情况。目前,我国城市公共交通中存在许多亟待解决的问题,例如:城市公交线路规划不合理,客流高峰时车次密度低,BRT换乘站台设置缺乏科学性,公交车运输效率较低,公交线路配置滞后等等。准确而全面地获取公交客流信息,根据实时客流情况,合理安排公交车辆调度,可以有效解决出行难问题。由于乘车环境光线的剧烈变化和较高的实时性要求,公交车的客流统计技术成为研究的难点。目前,公交客流统计研究的焦点聚集在计算机视觉方面。计算机视觉是在图像处理的基础上发展的新兴学科,在计算机科学和工程、模式识别、信号处理、神经科学等多个研究方面有着广阔的发展前景。借助计算机的高速发展,计算机视觉在科技生活方面凸显出巨大的作用。本研究课题借助公交车内已有的监控设备,设计出一种基于实现单目视觉下的公交客流计数方法。论文首先对获取的实时图像进行预处理,保留关键信息。考虑到公交车内部光线、阴影不断变化的环境因素,提出基于码本模型和形态学滤波相结合的乘客目标检测方法,获取出运动前景。然后,采用改进后的变换对乘客头部特征进行分割提取,为后续目标的追踪打下了良好的基础。最后采用基于目标区域动态更新的算法对目标进行追踪,通过分析追踪矩形框与车门处计数线的接触情况,判断计数。本文设计的硬件开发平台为SBC3730多功能开发板,软件开发平台为Qt,运用视觉库中的数据结构和封装函数进行图像处理。实验视频是由合作企业利用现有监控设备采集而来的多段乘客上下车监控视频片段组成,针对每一段视频在PC平台上进行测试。实验结果表明,该方法能够有效实现上下车人数统计,计数准确性能够满足实际应用的需求,可应用于实时的客流计数系统。