基于YOLOv3的教室人数检测

作者：陈涛; 谢宁宁; 张曦; 张玉婵; 史新增; 李攀^*

来源：科技创新与应用, 2020, (27): 30-34.

• 人数统计
• 目标检测
• YOLO
• 图像识别

为了提高教室人数检测精度识别出教室的正确状态,克服学生上课姿态,座位远近、面部遮挡、尺度较小等因素而造成传统人脸检测技术识别精度较低,无法满足实际需求的问题。实验采用了如今热门的实时目标检测算法——YOLOv3 (YOU ONLY LOOK ONCE v3),并根据教室这一特定场景采集大量图像信息样本,对其进行标注制成训练集。通过多次训练并不断调整参数,得出最佳的教室人数检测模型.实验结果表明,在1000张测试集图片样本中能得到90%以上的准确率,可以识别出教室人数并准确判断出教室状态,验证了基于YOLOv3的教室人数检测方法的有效性。

• 单位
  防灾科技学院