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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%. 相似文献
82.
为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。 相似文献
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85.
86.
对国内客运专线列车跟踪定位系统的现状和发展进行分析,结合客运专线运输特点,基于逻辑层次化,组件化,面向对象和事件驱动等设计理念,设计系统的体系结构由业务处理层、应用服务层、通信传输层和安全维护层4层构成.在对系统体系结构各层分析的基础上,采用消息中间件技术,构成客运专线列车跟踪定位系统的关键业务层,实现系统关键业务的集成,使得系统具有很好的扩展性和重用性. 相似文献
87.
针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪. 相似文献
88.
为深入认识我国高铁网络演化的拓扑特性和规律,将高铁站点所在城市抽象成网络节点,
将高铁线路抽象成网络的边,运用复杂网络理论对我国2003—2015 年高铁网络演化特征进行分
析。研究发现:我国高铁网络密度不断提升,但依然存在东、中、西部节点城市被割裂,整体网
络密度偏低的现象;网络中介中心势不断增强,一些关键节点(比如:武汉、郑州) 具有较大的
网络控制权,不均衡性逐渐扩大;网络发展后期呈现出小世界特性。因此,提出如下建议:加快
西部地区网络规模和城市网络地位建设;提升网络均质性,弱化关键节点控制力;选择性地建设
关键中、东部和西部城市之间的长线路,提升整体网络性能。 相似文献
89.
90.