【摘 要】
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随着城市化进程的加速,人群向大城市集中,增加了人员密集场所的事故风险。传统的视频监控技术难以适应当前的要求,随着深度学习技术的快速发展,智能视频监控技术开始兴起。智能视频监控技术是行人安全研究领域的重要工具,通过对视频信息的实时处理,可以及时应对突发情况,最大程度上保障行人安全。与车辆的智能监控相比,行人由于走行路线多变,密度较大,且容易出现遮挡情况,因此相比车辆更难以监管,而现有行人跟踪模型在精
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随着城市化进程的加速,人群向大城市集中,增加了人员密集场所的事故风险。传统的视频监控技术难以适应当前的要求,随着深度学习技术的快速发展,智能视频监控技术开始兴起。智能视频监控技术是行人安全研究领域的重要工具,通过对视频信息的实时处理,可以及时应对突发情况,最大程度上保障行人安全。与车辆的智能监控相比,行人由于走行路线多变,密度较大,且容易出现遮挡情况,因此相比车辆更难以监管,而现有行人跟踪模型在精度和速度上仍有优化空间。本文的主要内容分为以下5个部分:1.梳理当前的主流的Two-stage、One-stage和Anchor-Free类目标检测、SDE和JDE类目标跟踪模型,以及作为行人交通评价基础的行人流理论现状。2.介绍基于深度学习类的目标检测和跟踪模型的理论基础——卷积神经网络及其相关理论。3.比较当前主流的三种目标检测模型和两种目标跟踪模型,总结出当前模型的优缺点,提出一种基于Center Net-JDE的行人目标跟踪模型,并对模型框架和损失函数做介绍。4.根据行人间的遮挡和小目标较多的特点,制作具有针对性的行人数据集MPD,并进行检测模型的训练;利用公开数据集MOT-16训练跟踪模型。实验证明,本文的检测模型Center Net相比Faster-R-CNN的AP50精度提升5.9%,相比YOLOV3速度提高41.2%。跟踪模型方面,本文的Center Net-JDE模型对比基线模型YOLOV3-JDE的MOTA精度提高了8.9%。5.采集北京某地铁站的行人视频做实证分析。利用Center Net-JDE模型对视频中的行人交通参数进行采集,并对数据进行分析和评价。
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