由于地铁客流具有动态流动性,采集的视频图像间的灰度值易发生突变,造成传统识别算法的统计误差较大。通过在传统特征提取方法的基础上,增加小波变换预处理算法,对视频图像进行多层分解及图像灰度阈值预处理,剔除灰度突变的干扰像素点,以提升特征提取精度。实验结果表明,改进型客流识别与统计算法可以很好地滤除部分干扰像素点,统计误差仅为传统方法的39.8%。
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