基于卷积神经网络的行人人头检测方法对比研究

• 作者: 张莹 汪李金 邢志祥 钱辉 顾凰琳 魏振刚
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行人人头检测方法 卷积神经网络 特征提取 目标检测结构
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: X913
• 字数: 4843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2019.01.011

摘要

为提高车站客流统计的精度使其可以准确预警,针对传统的客流统计方法步骤繁琐、准确率低等局限性,对基于卷积神经网络的行人人头检测方法进行研究.首先在常州某车站安检站台处通过高位摄像头采集行人的人头数据库;然后通过不同的行人特征提取网络(Inception模块、Resnet、Mobilenet)与Faster R-CNN、SSD、R-FCN等目标检测结构组合的方式来对比探究各种行人人头检测组合模型的准确率和检测速度,并选择最优的行人人头检测方法;最后通过模型试验分析,结果显示Inception-V2特征提取网络与Faster R-CNN目标检测结构组合的行人人头检测模型具有较高的准确率和较优的实时性,这种行人人头检测方法对客流预警具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莹	常州大学环境与安全工程学院	14	26	3.0	4.0
2	邢志祥	常州大学环境与安全工程学院	91	551	13.0	18.0
3	顾凰琳	常州大学环境与安全工程学院	7	21	3.0	4.0
4	魏振刚	常州大学环境与安全工程学院	1	4	1.0	1.0
5	钱辉	常州大学环境与安全工程学院	4	18	3.0	4.0
6	汪李金	常州大学环境与安全工程学院	8	22	3.0	4.0