公交、出租和长途客运车辆作为城市内、外，实现客流移动的主要的道路交通工具，在缓解交通压力、乘客出行等方面发挥重要的作用。

而长期以来，车辆的运行监管较为困难，行业的服务水平难以提高，本 项目基于西安市交通运输局已建设的运营监管系统，以公交、出租和长途客运车辆为主要研究对象，对视频监控系统采集的视频图像、公交乘客刷卡数据、车辆运行大数据等进行深度分析和处理，实现对车内司乘人员的状态和车辆运行状态的智能监测、诊断，提升了行业的监管水平，节省了大量的人力和物力资源。

一、基于视频图像的营运车辆智能检测研究。

（1）基于出租车的视频图像分析研究①出租车车载摄像头的异常状态检测。

在出租车远程监控系统中，图像数据常出现异常，由于出租车的数量众多，依靠人工处理很难发现异常且工作量巨大，通过分析摄像头采集的图像，实现出租车摄像头的自动巡检，实现出租车摄像头的异常报警、主动维护②副驾座位置乘坐状态监测。

利用人脸的颜色和纹理特征，构建了出租车乘客人脸识别器，将出租车副驾驶乘坐情况与出租车打表进行结合，分析出租车行驶过程中是否有不规范的行为，提升出租行业的监管水平。

授权发明专利1项，软件著作权1项，发表论文2篇。

（2）基于公交车的视频图像分析研究①基于单通道的公交车内的拥挤检测研究。

通过安装在车辆内部车厢顶部的摄像头，结合背景重构和更新技术，通过背景减法检测主通道监控的座位区和通道区的乘客，同时融合通道的纹理信息、饱和度等信息综合公交车内的拥挤度，算法的正确率在88%以上。

②基于多通道的公交车内的拥挤判定技术。

以公交车辆单通道拥挤检测算法为基础，对多组摄像头采集的图像数据，检测乘客在车内的占用状态和拥挤状态，融合多通道的视频图像的分析结果，采用并行式、决策级融合结构，运用DS证据推理的方法得到综合的判定结果，进行公交车辆的拥挤判定，为智能调度提供数据支持。

授权发明专利3项。

（3）基于长途客运视频图像的驾驶员松弛驾驶行为识别研究。

通过长途客运车辆上安装的摄像头，利用颜色信息检测驾驶员双手在方向盘或档位杆上的滞留时间，检测驾驶员在驾驶过程中单手驾驶、接打电话等情况，对驾驶员的异常驾驶行为进行监控和提醒，从而避免交通安全事故。

检测算法的正确率在85%以上。

二、基于大数据的车辆运行状态检测研究。

（1）城市常规公交的运行状态检测技术。

从西安市公交乘客的IC卡乘车数据和运行大数据入手：①公交车站点异常停留检测。

基于城市公交IC卡刷卡数据，分析城市公交乘客的上下车特性，预测公交站点的客流数据，探索公交站点停留时长和客流数据的关系，诊断公交在站点的异常停留状态；②公交车运行耗时分析。

基于公交车GPS数据、IC卡刷卡数据，分析城市公交系统在站点、站间、信号节点的耗时分布，自动地诊断公交车辆运行过程中的异常耗时状态，为城市拥堵的治理提供数据支撑。

③公交车辆调度方法研究。

基于公交运行数据，开展了公交车辆的调度优化研究，提升公交车的运行效率。

发表核心论文3篇，其中SCI检索1篇。

（2）特殊路段车辆运行监测研究。

①积水路段行车风险研究。

基于多因素对道路线形进行拟合，从驾驶人视觉的角度出发，采用驾驶人可视路表面积为研究指标，建立了车辆运行速度预测模型；发明了一种雨天路面上水流流速和深度检测装置及方法，实现积水路段行车预警；并且基于行车动力学仿真建立了积水路段行车风险分析模型。

②施工路段和急弯路段行车风险研究。

采用微观仿真和行车动力学仿真对车辆运行速度和侧滑失效进行监测，通过分析车辆在施工路段和急弯路段的行车风险，建立了基于云模型的施工路段行车险态评价方法和弯道超车风险分析方法，实现施工路段和急弯路段行车风险的预警。

授权发明专利4项，发表核心论文8篇，其中SCI检索3篇。