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基于YOLO的视频行人检测研究

Research on Video Pedestrian Detection Based on YOLO

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针对视频中行人检测准确率低的问题,提出一种基于YOLO的视频行人检测研究方法.首先引入YOLOv5检测器,在YOLOv5的Neck部分融合注意力模块CBAM,加强对低层特征的提取,解决视频中行人运动模糊问题,提高行人检测精度;其次引入DeepSort算法,在视频行人数据集上进行训练,实现行人跟踪;最后在DeepSort算法实现行人跟踪后引入REID技术,有效纠正行人运动轨迹,解决行人位置信息出错问题.实验结果表明:所提方法较原始算法mAP@0.5提高了2.8％,mAP@0.5:0.95提高了5.4％.

张梦华、陆奎、高正康

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安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南232001

YOLOv5 DeepSort REID 行人检测

2022

忻州师范学院学报
忻州师范学院

忻州师范学院学报

影响因子：0.186
ISSN：1671-1491
年,卷(期)：2022.38(5)
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