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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
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随着全球经济的发展,汽车保有量逐年增加,汽车尾气对空气的污染也日益加重,这对石油资源和生态环境带来极大的挑战.近年来,汽车行业为应对这些挑战,在以电动汽车、代用燃料汽车为代表的新能源汽车方面投入了大量的人力、物力并取得了重大的进展.一些技术已经得到广泛应用,一些技术正在向产业化推进,一些技术也已经进入产业化的前期. 相似文献
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