华南理工大学学报(自然科学版)

作者：杜启亮, 向照夷, 田联房

单位：1. 华南理工大学2. 华南理工大学自动化科学与工程学院

关键词：客流量统计,嵌入式设备,目标检测,目标跟踪

基金：广东省自然资源厅-海上风电专项;广东省重点研发计划-新一代人工智能;广东省重点研发计划-精准农业;中央高校基本科研业务费专项资金资助;广州市产业技术重大攻关计划;华南理工大学研究生教育改革项目

针对传统客流量统计算法检测精度与速度难以平衡的问题,设计了一种面向嵌入式设备的扶梯客流量实时统计方法.首先,提出无失真缩放方法,以保持测试图像与训练样本的信息一致性,避免影响检测模型性能;此外,将YOLOv4-tiny检测模型通过降维模块、分组卷积进行优化,进而提出YOLOv4-tiny-fast网络,其在保证乘客检测准确率无损失的情况下大幅减少参数量,提高推理速度;最后,提出了一种结合自定义优化矩阵及遮挡处理的匹配算法,以较少的计算量解决了乘客跟踪问题.为证明方法的有效性,以实际环境中的手扶电梯出入口视频进行实验,结果表明,在嵌入式设备平台,所提算法的客流量统计平均准确率达到96.66%,且平均检测速度达到25帧/s,优于已有算法.

来源：2022年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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