【摘 要】
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为提升地铁客流量统计的准确率及效率,针对地铁高密度人群多尺度、小目标检测需求,设计了一种改进的YOLOv3算法.为捕获深层抽象信息,增设卷积层加深网络结构,利用图像金字塔结构实现高低层特征信息融合,提升不同尺度目标检测精度;以IOU作为目标框及先验框误差的度量标准,实现高密度人群数据集的重聚,以提高小目标检测的准确率.实例分析结果表明,改进的YOLOv3算法与原YOLOv3算法相比,地铁客流量统计的准确率及效率均有明显提高.
【机 构】
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西安铁路职业技术学院交通运输学院,陕西 西安 710014
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为提升地铁客流量统计的准确率及效率,针对地铁高密度人群多尺度、小目标检测需求,设计了一种改进的YOLOv3算法.为捕获深层抽象信息,增设卷积层加深网络结构,利用图像金字塔结构实现高低层特征信息融合,提升不同尺度目标检测精度;以IOU作为目标框及先验框误差的度量标准,实现高密度人群数据集的重聚,以提高小目标检测的准确率.实例分析结果表明,改进的YOLOv3算法与原YOLOv3算法相比,地铁客流量统计的准确率及效率均有明显提高.
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