摘要：针对传统背景差分法中背景更新易受背景变化干扰、算法执行速度慢等问题,对背景更新方法进行改进,提出一种基于背景更新率的运动目标检测方法。通过对视频图像帧进行分块和计算分块之间的相似性来获取局部更新率,对背景模型进行动态更新,最后得到运动目标。首先根据视频前几帧得到初始背景模型,然后对视频后续的每帧进行分块处理,通过计算相邻帧对应分块的Hausdorff距离得到局部更新率,建立动态背景模型,再与当前帧差分得到视频的运动目标。实验结果表明,与ViBe算法和高斯混合背景建模算法相比,改进后的方法在执行速度方面提升了2~8倍、算法的时间消耗较少,很大程度上能满足实时性要求,同时具有更好的检测效果。

摘要：地铁作为一种城市轨道交通,具有运行速度快、运行时间准、列车间隔短、载客量大等优势,但因不同时间段出行乘客数量差异、地铁车厢数量多且站台较长等,常常出现车厢乘客分布不均、车厢空间资源利用不合理等现象。为了提高乘客的乘车效率、乘车舒适度以及地铁车厢的空间资源利用率,减少地铁车厢拥挤,文中提出一种地铁站台门乘客引导系统。利用机器视觉技术,通过视频实时采集地铁车厢图片;然后经过图像识别与图像处理统计车厢人数,由系统中的控制器接收车厢人数信息后计算车厢拥挤度,再传输到下一个地铁站台实时显示,以此引导乘客合理选择候车车厢,缓解站台局部拥挤的状况,提高地铁运营管理能力以及乘客的乘车效率。