【摘 要】
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地铁车厢空间密闭狭小,人员密集,容易引发事故和“新冠肺炎”病毒快速传播,亟需开发高效、经济的地铁车厢智能监管分析系统,对车厢乘客进行拥挤度分析,保障乘客乘车安全。本文利用YOLOv5s模型对乘客头部特征进行目标检测,结合Deep SORT目标跟踪算法进行拥挤度人数统计,实现地铁车厢拥挤度实时预测。主要研究内容如下:（1）提出了地铁车厢拥挤度预测方法。在对地铁系统进行拥挤度人数预测时,传统人工查验票
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地铁车厢空间密闭狭小,人员密集,容易引发事故和“新冠肺炎”病毒快速传播,亟需开发高效、经济的地铁车厢智能监管分析系统,对车厢乘客进行拥挤度分析,保障乘客乘车安全。本文利用YOLOv5s模型对乘客头部特征进行目标检测,结合Deep SORT目标跟踪算法进行拥挤度人数统计,实现地铁车厢拥挤度实时预测。主要研究内容如下:（1）提出了地铁车厢拥挤度预测方法。在对地铁系统进行拥挤度人数预测时,传统人工查验票卡方法费时耗力,而基于多元回归分析和大数据梳理技术、BP神经网络等方法则难以实现拥挤度人数的精准、实时预测。通过分析YOLO系列目标检测算法与Deep SORT目标跟踪算法的结构特点证实其可实现地铁系统拥挤度人数实时预测需求,但模型准确率、平均精度和跟踪鲁棒性有待进一步提高。为使检测精度和速度达到平衡优化,提出了基于YOLOv5与Deep SORT模型的地铁车厢拥挤度预测方法。（2）研究了地铁车厢乘客头部特征目标检测方法。构建和选择头部特征数据集,利用YOLOv5s模型进行头部特征的提取、检测。针对遮挡、准确性及资源空间占用问题,对YOLOv5s模型结构进行改进,将损失函数更改为CIOU＿Loss,骨干网络结构更改为轻量型Shuffle Net V2,同时加入双重注意力机制CBAM。改进后的模型正确检测率达95.27%,模型权重压缩为1.7MB,检测速度为37FPS,可满足对地铁车厢乘客实时检测要求。（3）研究了地铁车厢乘客目标跟踪及拥挤度预测方法。根据目标检测数据集重新构建新头部特征数据集并进行权重训练,结合改进的YOLOv5s模型对早晚高峰时段地铁车厢乘客进行实时跟踪及拥挤度人数统计,实现地铁车厢拥挤度分析系统实时预测功能并通过图形、声音和视频图像形式展示,为提高地铁运营服务质量和地铁安全运营智能分析系统提供了新思路。
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