摘要
将基于深度学习的目标检测算法YOLO-V5与多目标追踪算法DeepSORT相结合,实现了地铁车站站台层行人客流信息的实时检测与统计。首先,为减少因行人相互遮挡导致的错检和漏检问题,将传统的行人全身检测改为头肩部检测;然后,训练DeepSORT中的ReID模型,只提取行人头肩部特征,从而减少因追踪过程行人ID的频繁切换而导致的计数不准确问题;最后,将优化好的行人检测追踪模型应用到地铁站台层客流检测中,根据实际应用场景提取并统计不同客流信息。结果表明,该模型能有效检测站台拥挤程度,并能对站台出入口的上下行人数进行统计,准确率达到86%,平均FPS为35,能够满足客流信息实时检测的应用需求。
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