检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：胡鹏重庆理工大学

学位级别：硕士

随着监控系统在当今生活中越来越普及,对该系统的研究也越来越深入。由于低成本的总体趋势,相关的部署条件变得越来越严苛。对人群的检测和跟踪可以轻松实现跨线计数和其他任务。在实际应用层面上,可以实现人群的主要趋势分析,客流统计... 详细信息

随着监控系统在当今生活中越来越普及,对该系统的研究也越来越深入。由于低成本的总体趋势,相关的部署条件变得越来越严苛。对人群的检测和跟踪可以轻松实现跨线计数和其他任务。在实际应用层面上,可以实现人群的主要趋势分析,客流统计等非常实用的项目着陆,并为一些公共场合提供更准确的交通调度依据。因此,构建一个能够实时,准确地完成多目标检测与跟踪任务的高效系统具有重要意义。本文工作重点是解决基于单目相机的行人检测与计数问题。相机的架设采用了向下俯视的方案,这一方案可以最大程度地解决人群密集时的行人遮挡问题。在综合了解多种目标检测方式基础之上,我们最终选择了One-Shot类别中的YOLO,并重新设计了骨干特征提取网络以实现快速目标检测。为了达到嵌入式板上实时检测的目的,Kalman滤波器被用来解决下一帧目标位置检测的问题。采用Hungarian算法用于解决帧之间的目标匹配问题。从而可以实时跟踪目标轨迹链。再根据设置的出入区域,对行人的跨线行为进行计数。基于改进后的算法,还部署于RK3399开发板上进行了相关实时性比较研究。发现跟踪器可以通过结合前后相关帧来弥补单帧目标检测中预测精度的不足。这也意味着更加快速的预测实际意义大于在单帧检测时拥有较高的mAP且预测耗时的情况。本文所提出方法的预测速度相比于设计的对照实验有明显提升。基本上满足了实际应用的需求,并为进一步研究提供了新的思路。

关键词： RK3399 目标检测多目标跟踪跨线计数实时性

来源：评论

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基于轻量级MobileNet-SSD模型的人流量检测

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计算机应用与软件 2024年第1期41卷 89-96,145页

作者：张智盛健武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

利用深度神经网络模型识别行人目标并检测具有十分高的价值。现实高密度行人检测场景中由于硬件基础以及网络性能消耗等问题的影响,常常需要选取处理速度高、硬件条件要求低的网络且同时兼顾视频监控的连续特性,因此选取了轻量级MobileN... 详细信息

利用深度神经网络模型识别行人目标并检测具有十分高的价值。现实高密度行人检测场景中由于硬件基础以及网络性能消耗等问题的影响,常常需要选取处理速度高、硬件条件要求低的网络且同时兼顾视频监控的连续特性,因此选取了轻量级MobileNet-SSD网络来高效处理人头目标并引入帧间差分的方式,来有效对人头的椭圆特征目标进行跟踪;结合相关数理方法实现行人跨线计数的高性能人流量检测解决方案。在不同数据集上同现今一流的检测模型作比较,该方法皆表现出优良的检测性能。

关键词： MobileNet-SSD 帧间差分跨线计数轻量级网络

来源：评论

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基于记忆增强的小目标集群跟踪方法研究及其应用

基于记忆增强的小目标集群跟踪方法研究及其应用

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作者：王肖虎扬州大学

学位级别：硕士

随着社会群体性活动增多,公共场所人群规模监控愈发重要。然而,航拍视频因帧间重叠区域易导致人群重复计数。另外,大型公共场所监控摄像头常因遮挡或空间限制形成盲区,故通过统计进出每个出入口的人数成为掌握整个场所人群规模的有效方... 详细信息

随着社会群体性活动增多,公共场所人群规模监控愈发重要。然而,航拍视频因帧间重叠区域易导致人群重复计数。另外,大型公共场所监控摄像头常因遮挡或空间限制形成盲区,故通过统计进出每个出入口的人数成为掌握整个场所人群规模的有效方法。综上,本文开展小目标集群跟踪方法研究,分别用于实现航拍视频中的不重复人群计数和监控视频中的跨线人群计数。多目标跟踪的核心问题在于轨迹表示,目前的方法主要包括基于检测特征集合、基于检测特征融合以及基于最新检测特征的轨迹表示。然而,这些方法各有局限性,如单一目标特征代表性不足、特征融合导致的轨迹表示均匀化丧失区分性,以及易受小目标特征描述能力限制的影响。因此,现有的轨迹表示无法充分利用整个轨迹中包含的信息,难以满足复杂场景下的小目标集群跟踪需求。因此,本文开展了如下研究: (1)基于记忆增强的小目标集群跟踪方法本文提出了一种基于记忆增强的小目标集群跟踪方法。首先设计了一种加深记忆网络,用于提取仅需要人头点标注且更具辨别力的目标特征,无需代价巨大的人头边界框标注。提出的基于记忆的轨迹表示将轨迹上目标的加深记忆特征集成到若干具有代表性记忆项中,充分保留了描述不同状态目标的能力。 (2)航拍视频中不重复人群计数应用针对航拍视频中不重复人群计数问题,在基于记忆增强小目标集群跟踪方法的基础上,提出了基于记忆补偿匹配的关联策略作为对不可靠位置预测的补充。通过在关联过程中引入记忆补偿机制,使系统能够更好地处理目标遮挡和背景杂乱等干扰因素,从而提高了人群计数的准确性。本文收集并标注了七个航拍数据集,其中包括无人机悬停和移动的拍摄场景,用于全面评估航拍视频中小目标集群跟踪方法的性能。本文提出的不重复人群计数方法在不同的航拍场景中性能都表现出色。在此基础上设计并实现了一套航拍视频中的不重复人群计数系统。 (3)监控视频中跨线人群计数应用为实现监控视频中的跨线人群计数,在基于记忆增强小目标集群跟踪方法的基础上,提出了基于混合注意力的特征增强网络。该网络通过结合空间和通道注意力机制,能够提升前景目标特征表达的准确性和区分度,提高小目标集群跟踪的性能。针对监控视频的数据关联任务,提出了局部关联策略,将小目标集群跟踪集中在观测区域提高跨线人群计数的准确性。该方法在监控视频中取得了有竞争力的跨线人群计数结果,同时开发了一套监控视频中的跨线人群计数系统。

关键词：小目标集群跟踪记忆模块注意力机制不重复人群计数跨线计数

来源：评论

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