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申请/专利权人：南京国电南自轨道交通工程有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人群计数算法的城市轨道交通短期客流预测方法，其包括：训练和使用卷积神经网络作为人群检测器检测图像中所有人体头部目标，生成比例尺图，并得到比例尺头部感知方案，然后将每个感知方案提供给卷积神经网络，获得每个感知方案的评价分数；在处理了所有的方案后，得到一个响应图矩阵，其中越高的响应表明头部目标出现的概率越高；接着对响应图矩阵进行非极大值抑制，得到最终人群数量的计数结果；最后，统计一段时间内站内客流数量得到历史时间客流量数据，运用LSTM模型预测未来一段时间的客流情况。本发明提供了一种方便、快捷的城市轨道交通短期客流预测方法，满足城市轨道交通智能化运维的需求。
主权项：1.一种基于人群计数算法的城市轨道交通短期客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：从视频监控中采集地铁站内图像，并标注图像中的人体头部位置信息；步骤2：融合COCO数据集与真实数据集，训练目标检测模型；步骤3：检测图像中人体头部目标，生成比例尺图；步骤4：运用卷积神经网络筛选最优头部感知方案；步骤5：从图像中得到人群计数结果；步骤6：收集统计一段时间内的人流量数据；步骤7：构建LSTM预测模型并训练模型预测短期内的轨道交通客流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京国电南自轨道交通工程有限公司 一种基于人群计数算法的城市轨道交通短期客流预测方法
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