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摘要
以提高复杂环境下地铁站点客流检测的有效性为目标,设计一种基于机器视觉的实时在线客流检测系统。确定客流检测的方案,明确摄像机具体的安装位置,分析其安装高度、摄像机视角与水平俯视角度之间的关系,以获取高质量的检测图像。对采集的客观图像进行背景提取与更新,运用背景帧差法对图像进行二值化处理,同时以形态学理论为基础对图像进行降噪处理,提取图像中更加完整的运动目标轮廓。通过对人物像素点的分析与统计,实现目标的跟踪,记载目标跟踪数据,统计客流数量,并在Python环境中开发了相应的客流检测软件系统。实验结果表明,本系统检测率高于90.00%。
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