(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210702182.1 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 长沙海信智能系统研究院有限公司 地址 410006 湖南省长 沙市岳麓区洋湖街 道潇湘南路一段368号中盈广场C座5 层502号 (72)发明人 宇文天　闾凡兵　吴婷　 (74)专利代理 机构 长沙市岳麓慧专利代理事务 所(普通合伙) 43270 专利代理师 王中华 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 3/00(2006.01) (54)发明名称 车厢拥挤度检测方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种车厢拥挤度检测方法、 装置 及电子设备。 所述方法包括如下步骤： 实时获取 由车厢内的多个相机分别拍摄的多张目标图像； 根据预设的透视变换算法将所述多张目标图像 转换为多张俯视图； 以车厢的中心点为原点建立 局部世界坐标系， 根据预设的融合算法将所述多 张俯视图融合到所述局部世界坐标系中， 得到全 景环视图； 将多个车厢的全景环视图输入训练好 的目标识别模型中， 得到各个车厢中的乘客数 量， 通过透视变换将相机的拍摄的图像转换为俯 视图， 再以俯视图为基础生成全景环视图， 再在 全景环视图上提取具有乘客行为属性的人头特 征， 得到乘客数量， 避免了人体遮挡无法精确跟 踪的问题， 提升 了车厢拥挤度检测的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114973146 A 2022.08.30 CN 114973146 A 1.一种车厢拥挤度检测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 实时获取由车厢内的多个相机分别拍摄的多张目标图像； 根据预设的透 视变换算法将所述多张目标图像转换为多张俯视图； 以车厢的中心点为原点建立局部世界坐标系， 根据 预设的融合算法将所述多张俯视图 融合到所述局部世界坐标系中， 得到全景环视图； 将多个车厢的全景环视图输入训练好的目标识别模型中， 得到各个车厢中的乘客数 量， 并根据各个车厢中的乘客数量确定各个车厢的拥挤度以及乘客的乘车指引。 2.如权利要求1所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 所述预设的透视变换算法 为： 其中， 为目标图像中的像素坐标， 为俯视图中的像素坐标， 为预设的变换矩阵。 3.如权利要求1所述的车厢拥挤度检测方法， 其特 征在于， 所述预设的融合 算法为： + 其中， 为俯视图中的像素坐标， 为当前相机对应的局部旋转矩阵， 为当前相机对应的位移矩阵， 为全景环视图中 的像素坐标； rxs=sinα， rxc=cosα， rys=sinβ， ryc=cosβ， rzs=cosγ， rzc=cosγ， α 为当前相机相对所述局 部世界坐标系的x轴的偏移角， β 为当前相机相对 所述局部世界坐标系的z轴的偏移角， γ为 当前相机相对 所述局部世界坐标系的x轴的偏移角； xt、 yt及zt分别为当前相机在 x轴方向、 y 轴方向及z轴方向距离所述局部世界坐标系的原点的距离 。 4.如权利要求1所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 所述实时获取由车厢内的多 个相机分别拍摄的多张目标图像具体包括： 在车厢内每一相机的拍摄范围内选 定一标志区； 在车辆静止时， 获取所述车厢内各个相机拍摄的第一原始图像， 并获取各个相机对应 的标志区在第一原 始图像中的位置； 在车厢行驶时， 实时获取所述车厢内各个相机拍摄的第二原始图像， 并获取各个相机 对应的标志区在第二原 始图像中的位置；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973146 A 2实时计算所述各个相机对应的标志区在第一原始图像中的位置与各个相机对应的标 志区在第二原 始图像中的位置之间的偏移量； 根据所述偏移量对各个相机拍摄的第二原 始图像进行实时修 正， 得到所述目标图像。 5.如权利要求4所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 实时计算所述各个相机对应 的标志区在第一原始图像中的位置与各个相机对应的标志 区在第二原始图像中的位置之 间的偏移量的公式为： Δh=h1‑h2； Δw=w1‑w2； 其中， h1和w1所述标志区在第一原始图像中的相对于第一原始图像的上边缘和左边缘 距离， h2和w2所述标志区在第二原始图像中的相对 于第二原始图像的上边缘和左边缘距离， Δh和Δw为偏移量。 6.如权利要求4所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 所述根据所述偏移量对各个 相机拍摄的第二原 始图像进行实时修 正具体包括： xr=x2‑Δw； yr=y2‑Δh； 其中， xr和yr为目标图像中的像素坐标， x2和y2为第二原 始图像中的像素坐标。 7.如权利要求1所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 根据 预设的透视变换算法将 所述多张目标图像转换为多张俯视图后还包括在所述俯视图中过相邻像素插值的方法对 所述俯视图中的人头盲点区域进行修复。 8.如权利要求1所述的车厢拥挤度检测方法， 其特征在于， 根据 各个车厢中的乘客数量 确定各个车厢的拥挤度以及乘客的乘车指引具体包括： 根据各个车厢中的乘客数量以及预设的乘客数量阈值确定各个车厢的拥挤度等级； 确定各个车厢之间的乘客数量差值， 在 当前车厢指引乘客前往与当前车厢距离最近且 与当前车厢的乘客数量差值大于预设的差值阈值的车厢。 9.一种车厢拥挤度检测装置， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取单元， 用于实时获取由车厢内的多个相机分别拍摄的多张目标图像； 转换单元， 用于根据预设的透 视变换算法将所述多张目标图像转换为多张俯视图； 融合单元， 用于以车厢的中心点为原点建立局部世界坐标系， 根据预设的融合算法将 所述多张俯视图融合到所述局部世界坐标系中， 得到全景环视图； 识别单元， 用于将多个车厢的全景环视 图输入训练好的目标识别模型中， 得到各个车 厢中的乘客数量， 并根据各个车厢中的乘客数量确定各个车厢的拥挤度以及乘客的乘车指 引。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程 序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求 1‑8中任一项 所 述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973146 A 3