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乘客指标细则下车乘客指标细则分层模糊匹配算法假设辆公交车共有名乘客，每名乘客设定了个辨识指标。
乘客的匹配中提高匹配准确度，降低对多名下车乘客与多名上车乘客匹配情况的出现，根据各个指标在定义乘客时的准确度的差异来确定不同指标的权重，个辨识指标的权重分配员快捷的记录。
据此选取确定乘客辨识指标项，分比为性别年龄体型头发长度头发类型头发颜色着装颜色着装款式是否戴帽是否带包。
基于公交车载视频的客流矩阵推算方法基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿客流矩阵。
选取乘客辨识指标并构建上下车乘客辨识指标体系，建立分层模糊匹配上下车乘客辨识指标的算法，实现对的匹配上下车乘客，进而推算出公交线路客流矩阵指标，来得到上下车乘客的对应关系。
在上下车乘客的指标匹配过程中，存在辨识指标均对应或辨识指标部分对应的不同匹配程度，本文认为辨识指标匹配程度越高，表征此时的成所有位乘客的匹配，至多形成个子集。
基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿。
摘要提出利用公交车辆前后门车载摄像头所获得的上下乘客视频信息推算公交标细则指标类别指标名称权重指标细则着装颜色黑白灰红黄绿蓝紫粉棕年龄年龄儿童青少年中年老年款式西装大衣棉袄夹克马甲制服头发长度长中短体型胖瘦胖中等瘦颜色黑黄棕，个辨识指标的权重分配见表。
辨识指标的选取乘客辨识指标选取原则易于从视频录像中读取易于从上下车视频文件中判断便于调查人员即时获得较为准确的识别方便记录白白携带物包有无类型直曲帽子有无性别性别男女针对位下车乘客，如何确定其与哪位上车乘客是同个人，本文提出了分层模糊匹配法。
即通过匹配下车乘客与上车乘客的辨识最后，输出公交客流矩阵。
辨识指标体系建立辨识指标权重的确定确定个辨识公交乘客的指标，用来定义上下车乘客。
在这个指标中，每个指标对于准确定义乘客的重要度又信息中去除子集的乘客，对于这部分乘客，针对下车时间为的第位下车乘客，与时刻之前的所有上车乘客进行匹配，匹配规则为上车乘客有个标识指标与下车乘客的个站点编号乘客编号上车乘客指标细则下车乘客指标细则分层模糊匹配算法假设辆公交车共有名乘客，每名乘客设定了个辨识指标。
为有效减少对多的乘客匹配情况出现以及提下车乘客是个人的准确度越高。
辨识指标的选取乘客辨识指标选取原则易于从视频录像中读取易于从上下车视频文件中判断便于调查人员即时获得较为准确的识别方便记录白白携带物包有无类型直曲帽子有无性别性别男女针对位下车乘客，如何确定其与哪位上车乘客是同个人，本文提出了分层模糊匹配法。
即通过匹配下车乘客与上车乘客的辨识客流矩阵。
选取乘客辨识指标并构建上下车乘客辨识指标体系，建立分层模糊匹配上下车乘客辨识指标的算法，实现对的匹配上下车乘客，进而推算出公交线路客流矩阵上车乘客有个标识指标与下车乘客的个标识指标均能够对应，以此类推，对所有下车乘客逐匹配，操作完成后，符合匹配规则的乘客形成子集以此类推，至多经过步后，基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿标识指标均能够对应，以此类推，对所有下车乘客逐匹配，操作完成后，符合匹配规则的乘客形成子集以此类推，至多经过步后，完成所有位乘客的匹配，至多形成个子客流矩阵。
选取乘客辨识指标并构建上下车乘客辨识指标体系，建立分层模糊匹配上下车乘客辨识指标的算法，实现对的匹配上下车乘客，进而推算出公交线路客流矩阵配，匹配规则为上车乘客的个标识指标与下车乘客的个标识指标均能够对应，以此类推，对所有下车乘客逐匹配，操作完成后，符合匹配规则的乘客形成子集第步在乘客数乘客，与时刻之前的所有上车乘客进行匹配，匹配规则为上车乘客的个标识指标与下车乘客的个标识指标均能够对应，以此类推，对所有下车乘客逐匹配，操作完成后，符匹配程度，本文建立分层匹配上下车乘客辨识指标的算法结构，具体步骤如下第步首先对于全部乘客，针对下车时间为的第位下车乘客，与时刻之前的所有上车乘客进行匹白白携带物包有无类型直曲帽子有无性别性别男女针对位下车乘客，如何确定其与哪位上车乘客是同个人，本文提出了分层模糊匹配法。
即通过匹配下车乘客与上车乘客的辨识并用辆公交车视频录像数据进行了实例分析。
表上下车乘客指标集上车乘客编码上车时间上车站点性别男，女年龄青少年，青年，中年，老年表预处理后数据样表成所有位乘客的匹配，至多形成个子集。
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摘要提出利用公交车辆前后门车载摄像头所获得的上下乘客视频信息推算公交又是不同的。
为了在公交乘客的匹配中提高匹配准确度，降低对多名下车乘客与多名上车乘客匹配情况的出现，根据各个指标在定义乘客时的准确度的差异来确定不同指标的权重匹配规则的乘客形成子集第步在乘客数据信息中去除子集的乘客，对于这部分乘客，针对下车时间为的第位下车乘客，与时刻之前的所有上车乘客进行匹配，匹配规则为基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿客流矩阵。
选取乘客辨识指标并构建上下车乘客辨识指标体系，建立分层模糊匹配上下车乘客辨识指标的算法，实现对的匹配上下车乘客，进而推算出公交线路客流矩阵有效减少对多的乘客匹配情况出现以及提高匹配程度，本文建立分层匹配上下车乘客辨识指标的算法结构，具体步骤如下第步首先对于全部乘客，针对下车时间为的第位下车成所有位乘客的匹配，至多形成个子集。
基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿。
摘要提出利用公交车辆前后门车载摄像头所获得的上下乘客视频信息推算公交表。
基于公交车载视频的客流矩阵推算方法原稿。
最后，输出公交客流矩阵。
表上下车乘客指标集上车乘客编码上车时间上车站点性别男，女年龄青少年，青年，中原稿。
辨识指标体系建立辨识指标权重的确定确定个辨识公交乘客的指标，用来定义上下车乘客。
在这个指标中，每个指标对于准确定义乘客的重要度又是不同的。
为了在公交下车乘客是个人的准确度越高。
辨识指标的选取乘客辨识指标选取原则易于从视频录像中读取易于从上下车视频文件中判断便于调查人员即时获得较为准确的识别方便记录白白携带物包有无类型直曲帽子有无性别性别男女针对位下车乘客，如何确定其与哪位上车乘客是同个人，本文提出了分层模糊匹配法。
即通过匹配下车乘客与上车乘客的辨识快捷的记录。
据此选取确定乘客辨识指标项，分比为性别年龄体型头发长度头发类型头发颜色着装颜色着装款式是否戴帽是否带包。
表辨识指标分层排列指标类别指标名称权重指乘客的匹配中提高匹配准确度，降低对多名下车乘客与多名上车乘客匹配情况的出现，根据各个指标在定义乘客时的准确度的差异来确定不同指标的权重，个辨识指标的权重分配又是不同的。
为了在公交乘客的匹配中提高匹配准确度，降低对多名下车乘客与多名上车乘客匹配情况的出现，根据各个指标在定义乘客时的准确度的差异来确定不同指标的权重
基于公交车载视频的客流OD矩阵推算方法(原稿)
