1.一種基于ToF相機(jī)的公交車客流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，包括圖像采集裝置、圖像處理裝置、定位裝置、數(shù)據(jù)傳輸裝置和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理裝置，所述圖像采集裝置設(shè)置在公交車輛前門和后門處，其特征在于，所述圖像采集模塊包括2D圖像采集模塊、近紅外測(cè)距模塊和3D圖像合成模塊，用于實(shí)時(shí)獲取上下公交車輛的乘客二維圖像和距離圖像，并將乘客二維圖像和距離圖像轉(zhuǎn)換成3D圖像，并將3D圖像傳輸給圖像處理裝置；所述定位裝置用于獲取公交車輛的實(shí)時(shí)位置信息，并將實(shí)時(shí)位置信息發(fā)送給數(shù)據(jù)傳輸裝置；所述圖像處理裝置利用圖像分割算法將3D圖像中存在的潛在人體目標(biāo)進(jìn)行初步篩選定位，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將潛在的人體目標(biāo)進(jìn)行精確分類定位，使用多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法對(duì)定位的人體目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤，最終形成人體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡并統(tǒng)計(jì)人體目標(biāo)的上下車人數(shù)，將公交車輛實(shí)時(shí)客流量數(shù)據(jù)和公交車輛實(shí)時(shí)位置信息通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸裝置傳輸給遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理裝置；所述遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理裝置用于接收公交車輛發(fā)送的公交車輛實(shí)時(shí)客流量數(shù)據(jù)，按不同需求生成統(tǒng)計(jì)信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，所述遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理裝置將公交車上的實(shí)時(shí)位置信息、實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)以及有效的客流視頻發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，所述網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用于公共交通的運(yùn)營(yíng)理念分析、客流規(guī)劃以及調(diào)度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理裝置為TFC模塊，數(shù)據(jù)傳輸裝置為4G模塊，TFC模塊的輸出端與數(shù)據(jù)傳輸裝置的輸入端連接。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，所述定位裝置為GPS/北斗雙模定位芯片，其輸出端與數(shù)據(jù)傳輸裝置的輸入端連接。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理裝置包括機(jī)器學(xué)習(xí)融合圖像分割算法的人體目標(biāo)檢測(cè)模塊、人體目標(biāo)跟蹤模塊、人體運(yùn)動(dòng)軌跡判斷決策模塊和視頻存儲(chǔ)模塊，所述人體目標(biāo)檢測(cè)模塊，利用圖像分割算法將3D圖像中存在的潛在人體目標(biāo)進(jìn)行初步篩選定位，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將潛在的人體目標(biāo)進(jìn)行精確分類定位，所述人體目標(biāo)跟蹤模塊，實(shí)現(xiàn)干擾條件下的多目標(biāo)同步跟蹤，所述人體運(yùn)動(dòng)軌跡判斷決策模塊，記錄每個(gè)人體目標(biāo)在檢測(cè)區(qū)域從進(jìn)入到離開(kāi)的所有運(yùn)動(dòng)軌跡，然后利用軌跡決策模型判斷是上車人數(shù)或者下車人數(shù)，得出最終的計(jì)數(shù)結(jié)果，所述視頻存儲(chǔ)模塊，用于當(dāng)車門打開(kāi)之后，同步開(kāi)啟錄像功能，當(dāng)車門關(guān)閉后，將有效視頻進(jìn)行存儲(chǔ)。
6.一種基于ToF相機(jī)的公交車客流量獲取方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
（1）采集進(jìn)出公交車輛的乘客二維圖像和距離圖像，并將乘客二維圖像和距離圖像轉(zhuǎn)換成3D圖像；
（2）利用圖像分割算法將3D圖像中存在的潛在人體目標(biāo)進(jìn)行初步篩選定位，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將潛在的人體目標(biāo)進(jìn)行精確分類定位；
（3）使用多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法對(duì)定位的人體目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤，最終形成人體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡并統(tǒng)計(jì)人體目標(biāo)的上下車人數(shù)，獲取預(yù)定時(shí)間內(nèi)進(jìn)出公共車輛的公共交通客流量。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量獲取方法，其特征在于，所述步驟（1）包括，對(duì)距離圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，使用圖像濾波算法將獲取的距離圖像信息進(jìn)行噪聲過(guò)濾，然后將2D圖像信息和距離圖像信息通過(guò)投影轉(zhuǎn)化合成3D圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量獲取方法，其特征在于，所述目標(biāo)跟蹤算法包括預(yù)測(cè)模塊、目標(biāo)跟蹤模塊和目標(biāo)更新模塊，預(yù)測(cè)模塊利用人體目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和特定規(guī)則預(yù)測(cè)下一幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域；目標(biāo)跟蹤模塊，針對(duì)相鄰幀間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的變化，利用特征值計(jì)算代價(jià)函數(shù)值，求出當(dāng)前幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在下一幀中的對(duì)應(yīng)的后續(xù)目標(biāo)，建立對(duì)應(yīng)關(guān)系；目標(biāo)更新模塊，用于更新已被跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的目標(biāo)鏈、目標(biāo)位置信息和目標(biāo)特征量。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于ToF相機(jī)的公交車客流量獲取方法，其特征在于，記錄每個(gè)人體目標(biāo)在檢測(cè)區(qū)域從進(jìn)入到離開(kāi)的所有運(yùn)動(dòng)軌跡，然后利用軌跡決策模型判斷是上車人數(shù)或者下車人數(shù)，得出最終的計(jì)數(shù)結(jié)果。