基于图像的公共汽车人数自动统计技术研究的中期报告本文介绍了基于图像的公共汽车人数自动统计技术的中期报告。该技术旨在利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别公共汽车内的乘客数量，并实现人数统计。本报告分为以下几个方面进行讨论：1.研究背景和意义：公共汽车作为城市交通运输的重要组成部分，每天承载着大量的乘客。因此，对于公共汽车内乘客数量的准确统计具有重要的现实意义。然而，传统的手工统计方法耗时耗力，效率低下。而基于图像的自动统计技术能够大大提高统计效率，并且能够实时监测公共汽车的客流情况，从而为管理者提供科学的决策依据。2.研究方法：本研究采用了基于深度学习的目标检测方法，通过训练神经网络，实现对于公共汽车内乘客数量的自动识别和统计。具体来说，我们使用了YOLOv3算法进行目标检测，并且通过数据增强等技术来增加训练数据集的大小，从而提高模型的精度和鲁棒性。3.实验结果：我们对于收集的大量公共汽车内部图像进行了训练，并对于训练得到的模型进行了测试。实验结果表明，我们的模型可以较为准确地识别和统计公共汽车内的乘客数量，并且在不同场景下的鲁棒性较强。综上所述，本研究基于深度学习的目标检测技术，实现了对于公共汽车内乘客数量的自动识别和统计。未来我们将继续优化算法和数据集，以提高模型的精度和实用性。