基于全局注意力的室内人数统计模型
李静何强张长伦王恒友
北京建筑大学理学院 北京建筑大学大数据建模理论与技术研究所 北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心
摘要:随着人工智能技术的爆炸式发展,机器学习、深度学习等技术在人脸识别、行人检测和视频跟踪等各个领域得到了广泛的应用,其中利用目标检测进行室内人数统计一直以来是一个热门的研究。室内监控画面存在人群相互遮挡,且目标特征模糊等问题,往往导致检测准确率低,误检率和漏检率高等情况的出现。为了解决此问题,提出了一种基于全局注意力的室内人数统计模型,引入注意力机制,对目标检测算法YOLOv3进行改进,通过提取更多小人头或模糊人头的特征来增强检测能力。实验结果表明,改进后的网络模型具有更高的召回率和平均精度。
- 专辑:
电子技术及信息科学
- 专题:
计算机软件及计算机应用
- 分类号:
TP391.41
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