基于卷积神经网络的列车实时客流检测算法

摘要：

城市轨道交通作为城市公共交通系统的主体,在缓解交通出行压力、促进城市发展中具有十分重要的作用.科学精准的测算列车实时客流,对改善城市轨道交通客运服务水平,发展低碳、环保的绿色出行模式具有重大意义.为此,提出基于卷积神经网络的城市轨道交通列车实时客流检测算法,实现列车监控视频视野内乘客数量的实时检测.基于成都地铁1号线车载监控视频建立列车客流图像数据集,以剔除全连接层的VGG-16网络作为算法基础框架,提取输入图像的边缘、角点等浅层细节特征;将多尺度卷积层和膨胀卷积结构融合构建乘客多尺度特征感知模块,在保持图像分辨率的同时,通过不同的感受野增强尺度上下文信息的提取性能,提升网络对乘客尺度变化的鲁棒性;构建特征融合网络将网络浅层提取的细节特征与上采样后的深层语义特征嵌入融合,提升小尺度乘客目标的计数精度和特征图的信息丰富度.实验结果表明:所提算法在城市轨道交通列车场景下的检测精度得到显著提升,平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差指标分别达到了1.1％,1.8％和5.4％,同时单张图像检测速率低于60 ms,能够满足列车客流检测的实时性需求;且算法在2个标准人群数据集ShanghaiTech以及UCF-CC-50上的计数性能也得到了不同程度的提升,拥有良好的泛化性能.

关键词：城市轨道交通、客流实时测算、深度学习、特征融合

所属期刊栏目：20

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金资助项目20JR5RA398

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：836-845