基于双模型融合的监控视频人数统计

基于双模型融合的监控视频人数统计

论文摘要

针对垂直角度监控视频下的人数统计任务所遇到的角度特殊、检测精度较低等问题,提出了一种基于双模型融合的监控视频人数统计方法。在基于COCO数据集的YOLOv3预训练模型上,加入了垂直角度的训练样本进行迁移学习。分别训练两个模型,一个检测俯视视频中的行人,另一个检测俯视视频中的人头。将迁移学习训练后的行人检测模型和人头检测模型的检测结果进行融合,并引入基于卡尔曼滤波的跟踪方法得到了运动轨迹,利用运动轨迹信息实现了人数统计。通过多次实验,验证了在垂直角度监控视频中双模型融合方法较单一检测模型和预训练模型能取得更好的检测效果,最终获得更准确的人数统计结果。

论文目录

  • 1 研究背景
  • 2 基于双模型融合的人数计数
  •   2.1 基于双模型融合的人员检测
  •   2.2 基于目标跟踪的人数统计
  • 3 实验结果及讨论
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吕建峰,罗兴奕,段昶,时文忠

    关键词: 人数统计,目标检测,模型融合,监控视频

    来源: 信息通信技术 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 电信技术

    单位: 西南石油大学

    基金: 深圳市战略产业发展专项资金(JSGG20170822160913003)

    分类号: TN948.6

    页码: 70-76

    总页数: 7

    文件大小: 1608K

    下载量: 62

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