基于YOLOv3增强模型融合的人流密度估计

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：yanwuhui

【摘要】

：

为了解决在复杂背景以及人流密集且互相遮挡的场景下,对人流密度进行估计精度低的问题,提出了基于YOLOv3增强模型融合的方法进行人流密度估计.首先将数据集分别进行头部标注和身体标注,生成头部集和身体集.然后用这两个数据集分别训练两个YOLOv3增强模型YOLO-body和YOLO-head,最后使用这两个模型在相同的测试数据集上推理,将其输出结果进行极大值融合.结果表明基于YOLOv3增强模型融合的

【作者】

：

孙乾宇张振东

【机构】

：

上海理工大学机械工程学院, 上海 200093

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

YOLOv3 模型融合人流密度估计深度学习目标检测

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