【摘 要】
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近年来,随着城市轨道交通的不断发展与完善,乘坐地铁已成为越来越多人日常出行的首选。为了更好地辅助地铁运营的精细化客流管理,消除安全隐患,可采用基于监控视频的人群计数系统对地铁站内各个区域的人群数量进行实时估计。现有的人群计数估计方法用于轨道交通场景中,往往存在场景不适应且应用难度较高的问题。本文研究工作便是围绕在地铁站台场景下设计性能优越的基于卷积神经网络的人群计数算法以及支持人群计数的智能摄像头
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近年来,随着城市轨道交通的不断发展与完善,乘坐地铁已成为越来越多人日常出行的首选。为了更好地辅助地铁运营的精细化客流管理,消除安全隐患,可采用基于监控视频的人群计数系统对地铁站内各个区域的人群数量进行实时估计。现有的人群计数估计方法用于轨道交通场景中,往往存在场景不适应且应用难度较高的问题。本文研究工作便是围绕在地铁站台场景下设计性能优越的基于卷积神经网络的人群计数算法以及支持人群计数的智能摄像头嵌入式实现两个方面展开,主要工作包括以下几点:（1）考虑到人群计数区域的差异和摄像头拍摄角度的多样性,基于行人检测的计数算法和已有开放场景人群数据集很难满足地铁站台场景人群计数的需要。论文对上述问题进行了实验分析,并在采集大量典型实际场景视频数据的基础上构建了基于人群密度图的轨道交通场景测试训练数据集。（2）针对地铁内低角度高遮挡的监控场景,提出了一种基于卷积神经网络的人群计数模型Metro Net,该模型采用改进的VGG16网络结构作为前端网络提取浅层特征图,然后使用Inception网络结构并结合空洞卷积作为后端网络,采用融合人头损失和密度图损失的加权损失函数进行训练,并在地铁站台场景数据集和公开数据集上与目前同类方法中性能突出的几种模型进行实验对比,结果显示Metro Net模型具有较高准确率。（3）将Metro Net模型移植到海思Hi3559CV100嵌入式AI芯片中,利用海思多媒体处理平台MPP以及海思NNIE深度神经网络框架实现支持人群计数的智能摄像头嵌入式软件原型设计并进行了实际效果测试。实测结果表明,本系统能够达到满足实际应用的准确率要求。论文最后对全文进行了总结,并对未来进一步值得研究的问题进行了展望。
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