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基于OpenCV的公交客流计数方法 　　摘 要： 公交车客流统计是计算机视觉领域的重要研究方向，然而由于阴影、光照变化等动态纹理因素的影响使得构建一个实时精确的客流统计算法变得较为困难。针对以上难题，提出一种基于OpenCV实现单目视觉下的客流统计方法。首先对取得的实时图像进行预处理；然后运用Codebook和形态学滤波相结合的方法建立背景模型，消除动态纹理对前景的影响；最后采用改进的Hough变换提取乘客的头部区域，进行跟踪计数。实验结果表明，乘车环境中该方法的检测准确率达88.6%以上，可应用于实时的客流计数系统。 　　关键词： 客流计数； Codebook； 背景模型； 形态学滤波； 霍夫变换 　　中图分类号： TN911?34； TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）02?0016?05 　　Abstract： The bus passenger flow statistics is an important research direction in computer vision field. However， the influence of dynamic texture factors such as shadow and illumination variation makes the construction of a real?time accurate bus passenger flow statistic algorithm difficult. To solve this problem， a bus passenger counting method based on OpenCV is presented. The obtained real?time image is preprocessed. The method of combining Codebook background model with morphological filtering is adopted to build the the background model to eliminate the influence of dynamic texture on the foreground. The improved Hough transform is used to extract the head region of the passengers for tracking counting. The experiment results show that the calculation accuracy of the algorithm can reach more than 88.6%， so it can be applied to the real?time passenger counting system. 　　Keywords： passenger counting； Codebook； background model； morphological filtering； Hough transform 　　0 引 言 　　快速、精确地统计公共区域人流量，对商业应用和公共安全有着重要的意义。公交车作为一种载客量大和周转率高的公共交通工具，其智能化管理水平直接关系着城市的交通运行情况。根据实时客流情况，合理安排公交车辆调度，可以有效解决出行难问题。由于乘车环境光线的剧烈变化和较高的实?r性要求，公交车的客流统计技术成为研究的难点。 　　目前，机器视觉领域已经成为客流统计研究的重点，文献[1?2]采用在 DSP 上实现双向通道和出入口的视频人数统计方法，运算量较大，无法满足实时性的要求。文献[3]利用双目立体摄像机，只对感兴趣的区域进行跟踪并计数，该方法需要在公交车上安装相应的双目摄像系统，成本较高且不实际。文献[4?5]利用人头颜色和背景的差异进行人数统计，易在白发老人上下车的场景中出现较大误差。针对以上方法的不足，本文提出一种基于Codebook[6?7]和Hough[8]变换实现单目视觉下的客流统计方法。该方法充分利用公交车内已有的监控系统，提取乘客头部特征，实现乘客上下车方向判别和自动计数的功能。系统整体框架如图1所示。 　　1 图像预处理 　　图像预处理作为公交乘客检测算法的基础，其处理效果直接影响到后期的运动检测等一系列操作。在公交车视频监控环境下，由于不可避免地受到噪声干扰，影响到后续的目标检测。在研究经典背景提取算法的基础上，本文选取全局阈值法对采集得到的CCD彩色图像进行预处理，将目标和背景简单的分开，得到乘客轮廓信息，处