| 顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法 |
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| 作者姓名： | 朱军 张天奕 谢亚坤 张杰 李闯农 赵犁 李维炼 |
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| 作者单位： | 1.西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川 成都 6117562.四川豪格远景市政建设有限公司,四川 成都 610036 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（U2034202,41871289）;;四川省科技计划（2020JDTD0003）; |
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| 摘 要： | 人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.
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| 关 键 词： | 监控视频 人流量统计 Faster R-CNN改进算法 目标检测 目标跟踪 |
| 收稿时间： | 2020-07-06 |
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