基于深度学习的实时人流统计方法研究

来源 :传感技术学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：lxg19841130

【摘要】

：

在深度学习出现以前,传统的人流统计方法往往难以适应复杂多变的场景,并且效率低下,难以满足实时统计要求。为使得这一工作更加趋向于智能化,本文通过将改进的轻量级目标检测网络YOLOv3-MP(YOLOv3-MobileNet-Person)与基于检测的多目标跟踪算法DeepSORT(Simple Online and Realtime Tracking)融合,设计了一种基于深度学习的YOLO-MP-D

【作者】

：

赵朵朵章坚武傅剑峰

【机构】

：

杭州电子科技大学通信工程学院,中国电信股份有限公司金华分公司

【出处】

：

传感技术学报

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

深度学习目标检测多目标跟踪实时 deep learningobject detectionmultiple object trackingreal-tim

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(U1866209,No.61772162),国家重点研发计划项目(2018YFC0831503),浙江省自然科学基金项目(LYl6F020016),浙江省重点研发计划项目(2018C01059,2019C01062)

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