期刊文献+

基于改进Tiny-YOLOv3的人数统计方法 被引量:2

下载PDF
导出
摘要 卷积神经网络已经成为了计算机视觉处理最为广泛的技术方法,基于卷积神经网络的目标检测技术也是一个热门的研究话题。本文通过引入通道注意力机制,对目标检测算法Tiny-YOLOv3进行改进,训练人体头部的目标检测模型,从而统计当前监控环境下的人数。实验结果表明该方法能取得较好的头部检测效果,人数统计准确率高。 Convolutional neural networks have become the most widespread technical method for computer vision processing.Object detection technology based on convolutional neural networks is also a hot research topic.This paper introduces the channel attention mechanism to improve the object detection algorithm Tiny-YOLOv3,and trains head detection model to count the number of people in the current monitoring environment.The experimental results show that this method can achieve a good head detection effect,and the people counting accuracy is high.
机构地区 江苏理工学院
出处 《科技创新导报》 2020年第10期4-5,8,共3页 Science and Technology Innovation Herald
关键词 卷积神经网络 Tiny-YOLOv3 头部检测 人数统计 Convolutional neural networks Tiny-YOLOv3 Head detection People counting
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献22

共引文献1763

同被引文献11

引证文献2

二级引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部