基于YOLOv4-tiny的铁路车站旅客流量和旅客异常行为监测研究

作     者：杨振北 胡文斌 刘骞 颜河 朱顺 李志强 田小文 雷斌 王焕民 

作者机构：兰州交通大学机电技术研究所甘肃兰州730030 中国铁路兰州局集团有限公司银川车务段银川750000 兰州正远软创电子科技有限责任公司甘肃兰州730000 

出 版 物：《工业控制计算机》 (Industrial Control Computer)

年 卷 期：2022年第35卷第8期

页      码：113-114,117页

摘      要：安全是铁路运输的永恒主题,为了实现对车站局部客流量的实时统计以及对旅客异常行为的监测和主动报警,设计了一种基于YOLOv4-tiny和Deep Sort算法的客流量统计和异常行人监测系统。采用深度学习YOLOv4-tiny算法检测行人目标以及旅客异常行为,利用Deep Sort算法进行对检测到的行人进行实时跟踪计数。实验结果表明该方法对客流量统计效果良好,平均精度达到81.65%;对行人及异常行为检测准确度达到82.99%。

主 题 词：人流量检测 YOLOv4-tiny算法 Deep Sort算法 深度学习 图像处理 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 082303[082303] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-182X.2022.08.040

馆 藏 号：203114086...