车载监控系统是将GPRS、GPS、GIS与计算机网络技术融合的高科技技术产物,具备车辆位置定位、车辆运行状态跟踪、车辆远程命令发送以及车辆信息查询、统计和分析等丰富功能,集车辆运营、安全管理、行驶状态管理等功能于一体的监控平台系统,可广泛应用于物流运输车辆的调度与管理、客/货运输超重监控与业务调度、车辆防盗防抢与意外求助以及特种行业车辆调度和管理等领域,可为各道路运输管理部门及运营企业提供了现代化的安全监管、业务管理手段。 本文开发一种用于长途客车上的嵌入式视频监控系统,该系统能够自动采集客车内的图像,并对采集到的图像自动分析处理,进行乘客数量统计。 人数识别是本文的核心技术,因此本论文主要针对传统的肤色椭圆聚类方法在人数识别应用中的一些缺陷,提出了一种基于肤色和儿何特征的人数识别方法,并对传统的肤色椭圆聚类方法进行了改进提高了人数识别的准确率。 传统的肤色椭圆聚类方法在对一些背景比较复杂的图片进行人数识别时,由于受到与皮肤颜色相似的农物等背景干扰,不能很好地将肤色区域与背景分开和定位人脸区域,非常不利于后续的人数识别。本文针对传统方法的缺点对椭圆聚类方法的参数进行调整,同时结合人的面部儿何特征进一步优化人脸检测的结果,大大提高了人数识别的准确率。 本文为了提高人数识别的准确率,将人数识别分三步进行：首先利用颜色空间特性,对人脸肤色的聚类特性进行了研究,基于不同的颜色空间肤色聚类结果的对比,本文选择YCbCr颜色模型米进行肤色提取；然后依据人的面部几何特征信息,从提取出的肤色区域中进一步筛选出人脸区域；最后根据人脸区域进行人数识别。最后给出了实验结果，并对实验结果进行了分析。