基于目标检测的地铁站人群数量估计

• 作者: 房思思 卢安安 杨利红 姜少波 甘彤 商国军
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 人群数量 YOLOv3 上采样 视频检测 实时
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071120

摘要

为实时估计并控制地铁站的人群数量,提出了一种基于改进YOLOv3的人群数量估计方法.首先,对收集的多场景的地铁监控视频进行抽帧、采样、标注等前期处理;其次,通过上采样改进模型的输出尺度,同时以"人头"代替"人"作为检测目标训练检测模型;最后,对测试结果进行评估,验证所提出方法的有效性及实时性.实验结果表明,在地铁监控视频检测任务中,改进YOLOv3检测方法的平均准确率可以达到90.42％,每帧的检测时间大约50 ms,在达到准确率要求的同时,可以满足特定场景所需的实时检测的需求.