● 摘要
本文是国家自然基金“基于免疫机理的图像信息目标识别方法研究”（项目批准号：60543006）中算法应用验证的部分内容。客流量统计被越来越广泛地应用在社会各个方面。本论文研究了基于图像信息的车载客流量统计系统。系统包括图像采集、处理、传输等硬件部分和图像乘客识别和人数统计算法两部分。硬件系统包括以TMS320C6713 DSP为核心的分布式图像子系统和基于S3C44B0X ARM芯片的手持无线数据采集器。无线数据采集器用于发送分布式图像子系统的工作控制指令，并实现一次性接收图像处理结果以及存档图像文件（120张，180×286像素）。由于nRF2401为低数据流点控无线传输器件，因此该芯片的大数据量图像传输可靠性需要通过软件协议保证。进而，本文深入研究了射频软件的可靠性问题，利用自行开发的无线传输协议实现了一次性6M字节的数据传输，在实验条件下，保证了100%的正确率。算法方面，针对公交车内自然光条件下图像的复杂性，提出了新型的角度链码以及度量直线方向差的新方法，在此基础上，提出了一种新的基于聚类理论的曲线检测算法。该算法在继承了经典聚类算法高鲁棒性的同时，保证了运行的实时性。利用该曲线检测算法和LVQ神经网络分类器进行乘客的识别，在经过超过300幅实际图像的验证，算法识别率达到95%以上。