基于改进的YOLOX-SORT算法公交客流实时检测方法

作者：刘晓雷; 张维忠^*; 张宏峰

来源：青岛大学学报(工程技术版), 2022, 37(04): 23-29.

DOI：10.13306/j.1006-9798.2022.04.004

• YOLOX
• 公交客流检测
• 卡尔曼滤波器
• Kuhn-Munkres

为了精准统计公交客流量并部署在移动端，本文从4个方面对YOLOX-SORT算法进行改进对公交客流进行实时检测。即将SORT算法流程更改为卡尔曼滤波器预测，将预测结果与当前图像一同送入检测器检测、Kuhn-Munkres算法匹配、卡尔曼滤波器更新；将YOLOX的Focus结构替换为卷积核大小为2,步距为2的普通卷积层；将计算目标损失时的Sigmoid-BCELoss损失函数更换为FocalLoss损失函数；根据实际情况调整数据增强策略。实验结果表明，在自建数据集上使检测器精确率提高了4.8%,在检测速度相当的情况下，多目标跟踪准确率(multiple object tracking accuracy, MOTA)指标比原YOLOX-SORT提高了10.9%,部署在移动端后检测帧率比原方法提高了1.2帧/s,达21帧/s,客流检测的平均精确率提高了3.7%,达93.3%,证明改进后的算法满足现实需要。该研究具有一定的实际应用价值。

• 单位
  青岛大学