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一种基于YOLOv5的行人密度检测方法,涉及目标检测领域,包括以下步骤:训练行人头部目标检测模型;检测当前场景下行人的数量;判断当前场景下是否局部拥挤。本发明通过修改YOLOv5模型的网络结构增加对小目标的识别能力,增强了对行人头部的检测精度;根据行人头部目标检测模型识别出来的行人头部位置信息,采用密度峰值聚类算法将场景下行人划分为不同的簇并计算每个簇中的行人密度,从而进行局部拥挤的判断,使得对行人拥挤的判断更加准确。本发明提高了行人密度检测精度,能够更好的掌控当前场景下的行人拥挤程度。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 117011802 A
(43)申请公布日 2023.11.07
(21)申请号 202311065659.0
(22)申请日 2023.08.23
(71)申请人 吉林大学
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