基于深度学习的教室人数统计系统设计

• 作者: 张海玉 陈久红
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人数统计 人头检测 R-FCN 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 27-29,35
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182682

摘要

教室是学生上课和自习的主要场所,由于学校教室有限,寻找无课或人少的教室往往需要花费学生较多时间.开发一个教室人数统计系统,帮助学生快速找到一个合适的自习室很有意义.在教室监控图像中学生个体是小目标,而现有基于卷积神经网络的R-FCN目标检测算法对小目标检测困难.针对这一问题,在R-FCN基础上进行一系列改进,大大提高了R-FCN目标检测算法对小目标的识别能力.在自制的数据集上进行验证,准确率达到了89.4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海玉	杭州电子科技大学电子与信息学院	2	3	1.0	1.0
2	陈久红	杭州电子科技大学电子与信息学院	2	3	1.0	1.0