基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法

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本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的城市軌道交通乘客擁擠程度檢測方法，首先對待檢測視頻進行預處理，分段并提取運動殘差圖像，將原始圖像與運動殘差圖像組合作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法的輸入，建立至少包含一個卷積層和最大池化層的特征提取塊，處理并計算原始圖像和運動殘差圖像中包含的人群狀態(tài)特征，再將人群狀態(tài)特征和運動特征結(jié)合，構(gòu)建至少包含一個卷積層、最大池化層和全連接層的特征融合塊，進行融合處理，同時構(gòu)建分類器，使用預制的帶有擁擠程度標簽的訓練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，使分類器對待測視頻中的乘客擁擠程度進行正確檢測，更加全面的表征監(jiān)控視頻中的客流狀況，實現(xiàn)擁擠程度的檢測，提高了算法檢測的準確率。

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