1、近年來隨著我國城市化進程的加速，城市軌道交通得到快速發(fā)展，建設(shè)規(guī)模迅速擴大，交通路網(wǎng)運營客流量逐年日益增大，網(wǎng)絡(luò)化運營也已成為我國城市軌道交通發(fā)展的必然趨勢，同時網(wǎng)絡(luò)化運營對信息共享和系統(tǒng)安全保障等提出新的更高要求。本文所涉及的客流狀態(tài)實時檢測與預(yù)警系統(tǒng)來源于國家科技支撐計劃中的“城軌交通路網(wǎng)運營安全保障關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)研制”課題中的子課題的子任務(wù)，即通過獲取、接入和集成包括路網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、運營車輛狀態(tài)、運輸組織方案、客流分布等各個方面的數(shù)

2、據(jù)信息，最終構(gòu)建城軌交通路網(wǎng)運營數(shù)據(jù)中心。
　　本文的主要任務(wù)是以數(shù)字圖像處理和機器學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，對攝像頭監(jiān)控范圍內(nèi)的客流量進行統(tǒng)計，并最終實現(xiàn)客流狀態(tài)實時監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)中的客流檢測子系統(tǒng)，為構(gòu)建城軌交通路網(wǎng)運營數(shù)據(jù)中心提供數(shù)據(jù)支持。本文的主要工作以目標(biāo)檢測為中心，圍繞機器學(xué)習(xí)和視頻分析兩大模塊進行設(shè)計與實現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)模塊主要完成了HOG特征提取和訓(xùn)練SVM分類器設(shè)計和實現(xiàn)。視頻分析模塊則首先論述HOG特征提取的快速算法，有效地

3、提高了目標(biāo)在線檢測的速度。接著使用了金字塔多分辨率檢測法對檢測區(qū)域內(nèi)不同尺寸的目標(biāo)進行了檢測。最后提出了多目標(biāo)融合方案，并論述了多目標(biāo)融合的具體實現(xiàn)流程。以上所有任務(wù)均由本人獨立完成。
　　目前本系統(tǒng)正處于測試完善階段，還未正式上線使用。通過測試顯示，系統(tǒng)對監(jiān)控范圍內(nèi)的目標(biāo)檢測率在正常光照下達到95％以上，當(dāng)光照明顯降低和增強時，會導(dǎo)致系統(tǒng)檢測率出現(xiàn)不同程度下降。檢測速度也達到了每秒2幀?？土鳡顟B(tài)實時檢測與預(yù)警系統(tǒng)的研發(fā)為城軌運營