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提出了一种基于深度学习的视频分析方法,用于高精度实时客流计数。其中,SSD算法被应用于目标检测,以提高检测精度的同时提高其性能。为解决SSD中特征提取网络参数量过大以及大计算量的问题,对SSD算法的特征提取网络进行更改,最终在满足实时性需求的情况下,算法模型的mAP达到87.9%。
基于深度学习的地铁客流实时监测
【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的视频分析方法,用于高精度实时客流计数。其中,SSD算法被应用于目标检测,以提高检测精度的同时提高其性能。为解决SSD中特征提取网络参数量过大以及大计算量的问题,对SSD算法的特征提取网络进行更改,最终在满足实时性需求的情况下,算法模型的mAP达到87.9%。
【机 构】
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宁波市轨道交通集团有限公司运营分公司
【出 处】
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交通世界
【发表日期】
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2020年27期
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