【摘 要】
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近年来,我国人民生活水平飞速提高,无论是工作还是闲暇时间,人们的聚集活动越来越多,例如大型会议、文化活动、演唱会、体育赛事等等。这些场所通常缺少精准的人群计数功能和高密度人群预警功能,导致安保人员无法及时准确地发现高密度人群聚集点。这就容易引发灾难性的踩踏事件,给人民群众的人身安全带来了极大的隐患。传统的监控依赖安保人员肉眼去观察人群密度,很难准确及时发现问题。而机器视觉的发展为协助安保人员及时发
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近年来,我国人民生活水平飞速提高,无论是工作还是闲暇时间,人们的聚集活动越来越多,例如大型会议、文化活动、演唱会、体育赛事等等。这些场所通常缺少精准的人群计数功能和高密度人群预警功能,导致安保人员无法及时准确地发现高密度人群聚集点。这就容易引发灾难性的踩踏事件,给人民群众的人身安全带来了极大的隐患。传统的监控依赖安保人员肉眼去观察人群密度,很难准确及时发现问题。而机器视觉的发展为协助安保人员及时发现高密度人群提供了可能,利用机器视觉对人群进行计数可以实时地计算该镜头下的人群数目,以协助安保人员及时出警进行干预和疏散人群,减少事故发生,为智慧城市、平安城市的构建起到推进性的帮助。本文对YOLOv5算法进行改进,提出了一种基于YOLOv5的室内人群计数算法。该算法包括两个部分:基于YOLOv5＿MCA的检测算法和基于CSRnet的回归算法。YOLOv5＿MCA算法在YOLOv5s的基础上结合多光谱通道注意力机制设计特征提取网络,强化人群的特征信息,以避免遮挡、重叠造成的影响。在训练阶段运用数据增广、自适应Anchor聚类等手段。基于YOLOv5＿MCA的检测算法主要针对小密度人群,其结果以框出人群头像并计数呈现,这种方法不适合大型集会高密度人群。高密度人群场景遮挡严重,人群密度过大,头像框过度重叠很难识别出目标框的具体位置,因此本文设计了针对高密度人群的基于CSRnet的回归算法,其结果以密度图的方式呈现。为了验证本文所设计算法的性能,本文在两个主流人群计数数据集Shanghaitech数据集和UCF＿CC＿50数据集上进行了测试,实验结果表明本文所提的人群计数方法在准确性和稳定性上都有很好的效果。本文分别对本地图像、视频和摄像头实时画面进行计数,结果表明,本文算法可以对本地图像、视频和摄像头实时画面进行准确并快速地计数。
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