[发明专利]一种基于机器视觉的地铁公共地点人流量分析方法有效
| 申请号： | 201910702656.0 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110490099B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 孟小亮;王才群;陈志伊;魏冕;杨一鸣;王晓悦 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 刘琰 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉的地铁公共地点人流量分析方法，包括以：S1、获取地铁摄像头拍摄的历史视频流数据，提取地铁人流训练数据集；S2、加载YOLOv3网络的预训练模型，初始化网络权重；S3、将INRIA行人数据集与地铁人流数据训练集输入YOLOv3网络进行训练，得到真实目标框标注；S4、增加N次上采样操作，获得N个更小尺度的特征图，改变输入图像的大小；S5、对混合后的数据集进行网络粗训练，优化目标框的个数和宽高；S6、对地铁人流训练数据集进行网络精训练；S7、利用训练后的网络模型对地铁人流测试数据集进行检测，统计人流量；并评价网络模型的性能。本发明检测精度高，由粗到精的策略训练网络，优化了边界框参数，控制了检测速度与精度的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 视觉 地铁 公共 地点 人流量 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器视觉的地铁公共地点人流量分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1、获取地铁摄像头拍摄的历史视频流数据，作为训练集，从中提取地铁人流训练数据集；/nS2、加载YOLOv3网络的预训练模型，初始化网络权重；/nS3、获取开源的INRIA行人数据集，将INRIA行人数据集与地铁人流数据训练集输入YOLOv3网络进行训练，得到真实目标框标注，并对其进行补充和再整理；/nS4、增加N次上采样操作，获得N个更小尺度的特征图，扩大可监测目标的尺寸范围，并据此改变输入图像的大小；/nS5、将INRIA行人数据集与地铁人流训练数据集混合，对混合后的数据集进行网络粗训练，优化目标框的个数和宽高；/nS6、结合上述步骤得到的参数，对地铁人流训练数据集进行网络精训练，得到训练后的网络模型；/nS7、输入待分析的地铁人流测试数据集，利用训练后的网络模型对地铁人流测试数据集进行检测，统计人流量；并评价网络模型的性能。/n
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