- 主营产品：
- ADAS驾驶辅助系统,疲劳驾驶辅助系统,车载监控系统,360度驾驶辅助系统,智能车辆管理终端,车辆实时视频监控,4G无线传输视频监控
- 所在地区：
- 广东 深圳 宝安区
- 联系电话：
- 0755-23088991
- 手机号码：
- 13378661481
- 联 系 人：
- 韦经理
- 在线联系：
-
- 公司邮箱：
- sales04@sodimax.cn
- 总人气：1749
- 商铺人气：422
- 产品人气：1327
- 资讯人气：0
产品展示列表
互联网+公交：智能公交客流统计系统 移动互联网唤醒了公众对智能公交的需求。智能公交就是运用当下最先进的GPS定位技术、3G通信技术、GIS地理信息系统技术，结合公交车辆的运行特点，建设公交智能调度中心，对线路、车辆进行规划调度，实现智能排班、提高公交车辆的利用率，同时通过建设完善的视频监控系统实现对公交车内、站点及站场的监控管理。 智能公交安防技术剖析 智能公交调度管理系统运用系统工程理论将车辆定位技术、视频客流人数统计技术、计算机网络技术、数据库技术、通信技术、电子技术等先进技术科学集成，形成集智能化调度、信息服务、网络通信于一体的先进的公共交通管理系统。采用公共交通智能公交客流管理系统辅助公交企业管理是提高公交企业运营与调度水平的必由之路。 公交客流统计，采用人体特征识别和运动追踪技术 ，对公交车上车和下车人数做精确的统计，采用绝对值的方式进行以统计的误差，平时准确率达到95%，上下班高峰期准确率达到93%。设备采用无线数据传输，能够使公交公司第一时间了解公交车上下客情况和车厢、线路拥挤情况，从而及时优化调度，节省运力，提升服务质量。智能公交与车载视频应用 1.视频客流统计技术 公交公司对客流统计有迫切需求，尤其希望了解各线路、站点的客流统计数据。传统公交客流统计采用踏板方式或红外对射方式，这两种采集模式准确率低，且对乘客上下车不能做出正确判断。智能公交系统采用视频客流统计，采用视频人体识别与追踪技术，对从人体上方俯视拍摄得到的人体图像实时进行模式识别、运动追踪、算法分析，甄别所有运动物体的高度、形状、方向，从而精准的计算出乘客的进出方向和人数，解决了高峰期统计准确率低的难题，高峰期准确率高达93%及以上。其应用的双向统计技术可同时统计同一区域上下客人数,支持多门同时 统计。 2.人脸识别比对技术 公交车辆作为流动的公共场合，其每日人流量非常大，公交客流系统能将每日乘客的人脸图片上传至监控中心并进行比对，可及时发现在逃的通缉犯人或小偷惯犯，并在发生民事、刑事案件能够提供犯罪嫌疑人图片。 3.高清相机接入技术 公交客流主机可以实现高清数字摄像机接入，通过高清摄像机可以采集到更多的清晰素材，例如可对占用公交车道的车辆进行拍照及对比，上报违章车辆牌照等功能。 4、车联网应用 车联网系统是指利用先进传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术，对车辆情况、道路交通进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量数据的交互，对汽车和道路进行监控管理，以提高交通效率和交通安全为主的网络与应用。公交客流主机作为车辆与中心平台互通的核心设备，目前可以实现车联网相关技术的应用，如统计公交车厢内剩余的座位数以及车厢的拥挤程度，未来有希望实现上报道路拥堵信息、乘客滞留信息，获取车辆诱导信息等。通过车联网相关技术可通过路况信息进行车辆的实时智能公交调度管理。并随着4G技术推广，可实现乘客在乘车时利用客流主机的WIFI网络和4G网络能够上网。提供远程驾驶行为规范监控，远程车辆状况，实时查询，及远程车辆故障报警及诊断等中心平台功能。
互联网+公交：智能公交客流统计系统 移动互联网唤醒了公众对智能公交的需求。智能公交就是运用当下最先进的GPS定位技术、3G通信技术、GIS地理信息系统技术，结合公交车辆 的运行特点，建设公交智能调度中心，对线路、车辆进行规划调度，实现智能排班、提高公交车辆的利用率，同时通过建设完善的视频监控系 统实现对公交车内、站点及站场的监控管理。 智能公交安防技术剖析 智能公交调度管理系统运用系统工程理论将车辆定位技术、视频客流人数统计技术、计算机网络技术、数据库技术、通信技术、电子技术等先 进技术科学集成，形成集智能化调度、信息服务、网络通信于一体的先进的公共交通管理系统。采用公共交通智能公交客流管理系统辅助公交 企业管理是提高公交企业运营与调度水平的必由之路。 公交客流统计，采用人体特征识别和运动追踪技术 ，对公交车上车和下车人数做精确的统计，采用绝对值的方式进行以统计的误差， 平时准确率达到95%，上下班高峰期准确率达到93%。设备采用无线数据传输，能够使公交公司第一时间了解公交车上下客情况和车厢、线路拥 挤情况，从而及时优化调度，节省运力，提升服务质量。 智能公交与车载视频应用 1.视频客流统计技术 公交公司对客流统计有迫切需求，尤其希望了解各线路、站点的客流统计数据。传统公交客流统计采用踏板方式或红外对射方式，这两种采集模 式准确率低，且对乘客上下车不能做出正确判断。智能公交系统采用视频客流统计，采用视频人体识别与追踪技术，对从人体上方俯视拍 摄得到的人体图像实时进行模式识别、运动追踪、算法分析，甄别所有运动物体的高度、形状、方向，从而精准的计算出乘客的进出方向和人 数，解决了高峰期统计准确率低的难题，高峰期准确率高达93%及以上。其应用的双向统计技术可同时统计同一区域上下客人数,支持多门同时 统计。 2.人脸识别比对技术 公交车辆作为流动的公共场合，其每日人流量非常大，公交客流系统能将每日乘客的人脸图片上传至监控中心并进行比对，可及时发现在 逃的通缉犯人或小偷惯犯，并在发生民事、刑事案件能够提供犯罪嫌疑人图片。 3.高清相机接入技术 公交客流主机可以实现高清数字摄像机接入，通过高清摄像机可以采集到更多的清晰素材，例如可对占用公交车道的车辆进行拍照及对比，上 报违章车辆牌照等功能。 4、车联网应用 车联网系统是指利用先进传感技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术，对车辆情况、道路交通进行全面感知，实现多个系统间大范 围、大容量数据的交互，对汽车和道路进行监控管理，以提高交通效率和交通安全为主的网络与应用。 公交客流主机作为车辆与中心平台互通的核心设备，目前可以实现车联网相关技术的应用，如统计公交车厢内剩余的座位数以及车厢的拥挤程 度，未来有希望实现上报道路拥堵信息、乘客滞留信息，获取车辆诱导信息等。通过车联网相关技术可通过路况信息进行车辆的实时智能公交 调度管理。并随着4G技术推广，可实现乘客在乘车时利用客流主机的WIFI网络和4G网络能够上网。提供远程驾驶行为规范监控，远程车辆状况 实时查询，及远程车辆故障报警及诊断等中心平台功能。
车载双目客流统计系统工作原理 客流分析算法是整个系统的灵魂其运行在高性能数字信号处理器(TI DSP)中，每秒进行25帧的实时图像分析，客流统计处理算法嵌入式客流分析终端中的DSP处理器，实时采集视频图像，并检测运动目标的特征点（feature points），然后对特征点进行空域上的聚类（Cluster）和时域上的匹配，从而识别运动目标；通过头肩信息、圆心距、行人运动的柔性特征等特征，基鸿运客流分析算法可以准确进行目标分类，准确识别运动目标中的行人；通过对行人目标的实时双向跟踪，可以实现准确的计数和方向的判定。一、客流系统检测阶段 第一步：背景模型是客流分析算法处理的基础，本算法采用帧间差分算法与概率统计模型相结合的方法,能够在各种复杂环境下建立起一副尽可能真实的背景图像，从而为前景目标的提取提供重要基础。在系统中，一个模型可以理解为在一个环境（主要为角度）下，一个“人”特征的集合体。首先在一个固定角度的场景下，取得很多人 的图片，称之为样本，取得足够的样本（一般在十万到一百万之间）后，通过样 本来学习这些特征，得到的参数就是模型，模型集合了训练样本的特点。在遇到 相似场景时，装载相应模型就完成了系统检测的初始化。下图为一个场景下不同 的样本。 第二步：提取特征。为了让模型应用于一个物体，以确定这个物体是不是人， 我们需要提取相应的特征。根据机器自动学习的结果，一个模型 90%的数据是 基于形状提取的，10%的数据基于颜色和纹理提取。下图的红线为提取的形状特 征。 第三步：输出结果。将模型视为一个过滤器，而特征是待分类的材料，满足 过滤器的材料得以通过（即判定为“人”），不满足的则被拦住。根据模型和特 征，通过计算就可以判断一个物体是不是人。二、客流统计跟踪阶段 跟踪主要是对特征信息的跟踪，包括位置信息，特征点，头肩信息等。由于每个目标的特征信息都不会完全一致，所以即使多目标交错，拥挤，本算法也能大限度的跟踪并区分出每个独立目标。系统跟踪阶段也采取了和特征相关的技术，有颜色特征、形状特征和位置特 征。通过计算来比较前后两帧图像中所有人的特征，判定特征相近的两人为同 一人；通过比较所有的图像，可以得到一个人完整的轨迹；通过计算轨迹的条数， 可以检测区域的客流；通过计算轨迹的方向，可以判断人是走入还是走出检测区 域。如下两组图较形象的展现了系统的跟踪过程： 基于模型的检测机制，大幅度提高了系统的场景普适性。如在实际施工过程中，遇到出入口较宽、吊顶过高（十米以上）、吊顶过低或其材质特殊（如玻璃） 等情况，采取倾斜安装智能一体机，较传统的基于背景建模的检测技术，优势更 加明显。三、客流量统计计数规则 在跟踪的基础上，计数的规则为：目标从跟踪线进入，并被连续跟踪若干次之后，从计数线离开，则为有效计数。不满足该规则的目标均不计数。系统的每一路视频都可以设置单独的计数规则。正常进入、斜向进入、双向 同时进出都作为正常数据，计入统计中。客流统计系统可有效排除各种干扰，如：犹豫未进入、门口徘徊、门口横穿等情况，保证数据真实性。
车载双目客流统计系统工作原理 客流分析算法是整个系统的灵魂其运行在高性能数字信号处理器(TI DSP)中，每秒进行25帧的实时图像分析，客流统计处理算法嵌入式客流分析终端中的DSP处理器，实时采集视频图像，并检测运动目标的特征点（feature points），然后对特征点进行空域上的聚类（Cluster）和时域上的匹配，从而识别运动目标；通过头肩信息、圆心距、行人运动的柔性特征等特征，基鸿运客流分析算法可以准确进行目标分类，准确识别运动目标中的行人；通过对行人目标的实时双向跟踪，可以实现准确的计数和方向的判定。一、客流系统检测阶段 第一步：背景模型是客流分析算法处理的基础，本算法采用帧间差分算法与概率统计模型相结合的方法,能够在各种复杂环境下建立起一副尽可能真实的背景图像，从而为前景目标的提取提供重要基础。在系统中，一个模型可以理解为在一个环境（主要为角度）下，一个“人”特征的集合体。首先在一个固定角度的场景下，取得很多人 的图片，称之为样本，取得足够的样本（一般在十万到一百万之间）后，通过样 本来学习这些特征，得到的参数就是模型，模型集合了训练样本的特点。在遇到 相似场景时，装载相应模型就完成了系统检测的初始化。下图为一个场景下不同 的样本。 第二步：提取特征。为了让模型应用于一个物体，以确定这个物体是不是人， 我们需要提取相应的特征。根据机器自动学习的结果，一个模型 90%的数据是 基于形状提取的，10%的数据基于颜色和纹理提取。下图的红线为提取的形状特 征。 第三步：输出结果。将模型视为一个过滤器，而特征是待分类的材料，满足 过滤器的材料得以通过（即判定为“人”），不满足的则被拦住。根据模型和特 征，通过计算就可以判断一个物体是不是人。二、客流统计跟踪阶段 跟踪主要是对特征信息的跟踪，包括位置信息，特征点，头肩信息等。由于每个目标的特征信息都不会完全一致，所以即使多目标交错，拥挤，本算法也能大限度的跟踪并区分出每个独立目标。系统跟踪阶段也采取了和特征相关的技术，有颜色特征、形状特征和位置特 征。通过计算来比较前后两帧图像中所有人的特征，判定特征相近的两人为同 一人；通过比较所有的图像，可以得到一个人完整的轨迹；通过计算轨迹的条数， 可以检测区域的客流；通过计算轨迹的方向，可以判断人是走入还是走出检测区 域。如下两组图较形象的展现了系统的跟踪过程： 基于模型的检测机制，大幅度提高了系统的场景普适性。如在实际施工过程中，遇到出入口较宽、吊顶过高（十米以上）、吊顶过低或其材质特殊（如玻璃） 等情况，采取倾斜安装智能一体机，较传统的基于背景建模的检测技术，优势更 加明显。三、客流量统计计数规则 在跟踪的基础上，计数的规则为：目标从跟踪线进入，并被连续跟踪若干次之后，从计数线离开，则为有效计数。不满足该规则的目标均不计数。系统的每一路视频都可以设置单独的计数规则。正常进入、斜向进入、双向 同时进出都作为正常数据，计入统计中。客流统计系统可有效排除各种干扰，如：犹豫未进入、门口徘徊、门口横穿等情况，保证数据真实性。
车载客流人数统计 主要通过使用先进的视频流算法和双目摄像头技术来实现，这种技术能够准确统计设备下方进出的人数，具有高精度和强抗干扰性。车载客流统计设备通常安装在公交车的前门、后门或车厢内，通过双目摄像头捕捉画面，利用内置的TI Davinci处理器芯片进行图像的3D处理，从而准确统计乘客数量。这种技术的准确度高达98%以上，并且能够有效应对各种复杂场景，如光线变化、阴影、多人同向或反向移动等，确保统计数据的准确性。 车载客流统计设备的应用范围广泛，包括公交车辆、公司接送车辆、长途客车、校车、观光巴士等。它们不仅能够实时统计目标范围内经过的人员数量，还能对范围的人群流量进行分析统计，提供每个时间段的乘客数量、上下车人数、停留时间等详细数据。这些数据对于公共交通运营管理的优化具有重要意义，可以帮助分析理论收入与实际收入，加强收银管理，特别是在投币车辆上更加有效。 此外，车载客流统计设备的设计考虑到了实用性和耐用性，采用ARM DSP双核高速处理器，内置Linux嵌入式操作系统，并结合H.264视频编解码、3G/4G网络、GPS定位、WiFi等技术，同时具备断电保护技术和车载宽电压设计，确保了设备的稳定运行和数据的安全性。 综上所述，车载客流统计设备通过其高精度、强抗干扰性的技术特点，以及广泛的应用范围和重要的数据分析能力，为公共交通运营管理提供了有效的工具，帮助提高服务效率，优化资源配置，提升乘客体验12
