在现实环境中评估基于视频的自动乘客计数系统的性能:一项比较研究
Cristina Pronello1, Ximena Rocio Garzón Ruiz1
1Interuniversity Department of Regional and Urban Studies and Planning, Politecnico di Torino, 10125 Turin, Italy.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 28, 2023
概括
使用Raspberry Pi和YOLOv5的新型低成本自动乘客计数 (APC) 系统实现了比商业系统更高的准确性. 这项研究突出了公共交通中负担得起,有效的乘客计数的潜力.
科学领域:
- 运输工程 运输工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 自动乘客计数 (APC) 系统对于优化公共交通效率至关重要.
- 基于视频的APC系统越来越普遍,但它们在现实世界中的准确性各不相同.
- 在运行条件下评估系统性能至关重要.
研究的目的:
- 为了比较一个新开发的低成本的APC系统与商业系统的准确性.
- 在现实公共交通条件下评估基于视频的乘客计数的性能.
- 研究可负担的技术在改善运输数据收集方面的潜力.
主要方法:
- 开发一个低成本的APC系统,利用树派,摄像头和YOLOv5物体检测算法.
- 在意大利都灵和阿斯蒂的公共交通路线上进行了实地实验.
- 从低成本系统和商业APC系统获得的乘客计数的直接比较.
主要成果:
- 低成本系统的准确性更高:登机率为72.27%,降落率为74.59%.
- 商用APC系统的准确性较低:登机时达到53.11%,降落时达到55.29%.
- 在商业系统的声称和实际表现之间发现了显著的差异.
结论:
- 现有的商业APC系统在现实场景中可能无法满足性能预期.
- 像开发的这种低成本的 APC 系统,显示出与昂贵的商业替代品的准确性相匹配或超过的潜力.
- 这项研究表明,应该转向更容易获得的,可能更准确的乘客计数技术.
