基于深度学习的行人数量统计方法

杨亦乐; 高玮玮; 马晓峰; 蒋晓

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基于深度学习的行人数量统计方法

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cqvip:为了实现对视频中的行人进行实时、准确的人数统计,提出了一种基于深度学习的计数方法。首先,通过K-means聚类方法优化检测模型的先验框;其次,使用实际场景下获取的行人图像对深度学习模型YOLO-v3进行训练;然后利用Deepsort在线多目标跟踪算法跟踪多个行人并分别获取其轨迹;最后通过计数线法判断行人数量。该方法计数准确率可达89.2%,每帧检测时间可达65ms,且场景适应性强,鲁棒性好,可满足实时行人计数要求。

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来源
《软件》 |2019年第11期|119-122151|共5页
作者
杨亦乐; 高玮玮; 马晓峰; 蒋晓;
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作者单位

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度学习; 人数统计; 多目标跟踪;

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