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隨著公共交通行業和車載視頻監控系統的不斷發展，公交車上的安全問題受到越來越多的關注。為了保證乘客的安全，不僅需要對公交車上可疑的乘客和事件進行檢測及跟蹤，提取有用信息（如乘客的運動軌跡）報告給監控人員進行處理，還需要實時統計客流量，方便管理人員及時發揮調度作用，合理配置資源。因此，基于車載視頻監控的乘客檢測及跟蹤方法成為計算機視覺和模式識別領域的研究熱點。本文要解決的主要問題有：復雜環境的影響，比如人體衣服顏色與背景顏色相似，背景中有類似人體輪廓的物體，天氣及光照變化等；乘客相互遮擋的問題；乘客運動過程中尺度變化的問題；系統實時性要求。
針對公交車上乘客相互遮擋及光照變化明顯的問題，提出一種基于頭肩部邊緣特征和局部不變特征的人體檢測及跟蹤算法。首先對待檢測圖像進行自適應閾值背景差分，實現乘客目標分割；然后用樣本的梯度方向直方圖（HOG）特征訓練支持向量機（SVM）基礎分類器，結合自適應增強（AdaBoost）算法提煉出最終的強分類器，對前景圖像進行掃描實現乘客目標檢測；最后提取目標區域和當前搜索區域的快速魯棒性特征（ SURF），通過特征點匹配實現乘客目標跟蹤。實驗表明，在乘客相互遮擋及光照變化明顯的情況下，該算法仍具有高于80%的檢測率和跟蹤率，且滿足系統實時性的要求，可用于客流計數。
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