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基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法

基本信息

申请号 CN202010565599.9 申请日 -
公开（公告）号 CN111723739A 公开（公告）日 2020-09-29
申请公布号 CN111723739A 申请公布日 2020-09-29
分类号 G06K9/00(2006.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 李锋林;宋晓伟;刘雄;刘彬 申请（专利权）人 艾索信息股份有限公司
代理机构 西安毅联专利代理有限公司 代理人 艾索信息股份有限公司
地址 710000陕西省西安市高新区唐延南路10号中兴产业园I座I501室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法，其实现的步骤为：1、制定图像标注准则；2、对采集的图像按照步骤1中的标注准则完成数据标注，并按照8:2划分为训练数据集和测试数据集；3、对训练数据集进行图像处理得到扩充后的训练数据集；4、设计基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测模型。5、利用步骤3得到的扩充后的训练数据集对步骤4中设计的拥挤状态监测模型进行训练参数优化得到拥挤状态监测器；6、利用步骤2中得到的测试数据集对拥挤状态监测器进行测试。本发明在保证状态判定准确率的情况下，通过向后端服务器回传当前车辆的照片即可完成状态监测判定，利用车内现有的摄像头即可完成拥挤状态监测判定。