图像处理技术在地铁屏蔽门中的应用

摘要：

将基于人物特征识别的图像处理技术应用于地铁屏蔽门形成基于图像处理技术的客流诱导型地铁屏蔽门系统,成为解决站台拥挤问题的有效途径之一.该技术基于OpenCV框架和Python语言,利用Python中的软件库和图像处理算法训练模型来识别地铁列车车厢内的乘客数量.首先通过摄像头拍照采集图像;其次对图像进行识别处理,将车厢内客流数据提供给屏蔽门控制系统可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)并与客流预警阈值进行对比;最后根据不同客流等级控制地铁屏蔽门上的指示灯显示不同的颜色来诱导乘客乘车.制作比例为1∶5的屏蔽门教学模型,并安装摄像头采集客流量,进行实验验证.结果表明,基于图像处理技术的客流诱导型地铁屏蔽门可以实现乘客拥挤状态显示,诱导乘客乘车,该系统将为地铁客流组织提供参考.

关键词：客流诱导、Python编程、OpenCV图像处理、人数识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目;天津市教委科研计划项目

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：71-74