行人异常越界行为识别的嵌入式系统设计

作     者：杨森泉 肖昌迪 邱金宝 周葛轩 Yang Senquan;Xiao Changdi;Qiu Jinbao;Zhou Gexuan

作者机构：广东工业大学机电工程学院广州510006 韶关学院智能工程学院 

基　　金：韶关市2020年科技计划项目—智能视频监控系统中的目标检测与跟踪关键技术研究 

出 版 物：《单片机与嵌入式系统应用》 (Microcontrollers & Embedded Systems)

年 卷 期：2023年第23卷第10期

页      码：74-76,80页

摘      要：在现代化的居家、商业、工业等领域中,越界行为已经成为一种常见的安全风险。为解决现阶段越界行为识别算法存在实时性差、难以适应复杂场景等问题,设计行人异常越界行为识别嵌入式系统,通过YOLO算法进行目标检测,利用ByteTrack多目标跟踪算法跟踪关联检测到的目标,使用区域监测算法结合多目标跟踪算法的跟踪轨迹精准识别越界行为。实验结果表明,本系统能够部署在搭载Aidlux系统的智能手机上,在不同场景下实现对人体越界行为的准确识别,并发出警报信号,满足了大部分场景的应用需求。

主 题 词：越界行为 嵌入式系统 目标检测 ByteTrack 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203124051...