针对现有的行人检测算法在密集人群场景下,准确率不高的问题,并结合上海地铁中特有的人群密集场景,本文利用YOLO目标检测算法,提出了在密集人群场景下的改进的YOLO行人检测算法。算法主要针对网络结构和损失函数进行改进,并在人工标注的实际场景下的行人数据集上进行训练与测试。实验结果表明,改进后的算法较YOLO目标检测算法在实际场景下的准确率有明显提高。
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