基于深度学习的行人数量统计方法

• 作者: 杨亦乐 蒋晓 马晓峰 高玮玮
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 人数统计 多目标跟踪
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 119-122,151
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.11.026

摘要

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Deep sort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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玮玮	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	9	15	3.0	3.0
2	蒋晓	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	2	1	1.0	1.0
3	杨亦乐	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	3	1	1.0	1.0
4	马晓峰	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	4	2	1.0	1.0