基于SPD的改进YOLOv5的公交站台人群区域密度分析

作者：李钊宇; 陈庆奎^*

来源：小型微型计算机系统, 2023, 1-9.

• SPD
• YOLOv5
• CBAM
• 区域检测
• 行人检测

经典的人群计数都是针对一些高清图片的全局检测，效果提升显著，但真实的站台数据为低分辨率图片，并且存在遮挡和站外目标等干扰因素，原始的检测方法不能很好地适应它。因此本文提出了一种基于YOLOv5的站台人群区域密度分析模型，从而有效帮助公交根据站台密度进行合理调度。为获取更多特征信息，本文使用SPD卷积模块替换了原始的池化层，并创新地结合了CBAM注意力模块和区域检测模块，使得优化后的模型能够针对站台中的特定区域进行密度分析。本文还针对不同站台的特定区域提出了区域切换算法，从而使模型的区域分析更加灵活。与传统的YOLOv5相比，优化后的模型在测试集上的mAP提升了1.1%，最终的检测指标提升了18.2%。因此，本文提出的模型更适用于站台数据的密度分析。

• 单位
  上海理工大学