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一种基于深度学习的视频客流密度计算方法

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在轨道交通领域客流密度是一项重要监控指标,客流密度评估是客流智能化管控的重要手段,为车站大客流监控提供依据的关键技术.利用车站内传统摄像头,通过图片处理、卷积操作和池化,提出了基于深度学习的视频客流密度计算方法来评估站内区域人数.基于B/S架构设计了客流密度监控平台,通过与实际情况对比,监控平台具有一定的准确性和及时性.
A Deep Learning-Based Calculation Method for Video Passenger Flow Density

黄丰、莫辉强、王伟、欧阳慧、于富洋、张城、叶明

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浙江省轨道交通运营管理集团有限公司 杭州 310020

深圳北斗应用技术研究院有限公司 深圳 518055

客流密度 深度学习 轨道交通

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.005

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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