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基于深度学习的地铁客流实时监测

     

摘要

提出了一种基于深度学习的视频分析方法,用于高精度实时客流计数。其中,SSD算法被应用于目标检测,以提高检测精度的同时提高其性能。为解决SSD中特征提取网络参数量过大以及大计算量的问题,对SSD算法的特征提取网络进行更改,最终在满足实时性需求的情况下,算法模型的mAP达到87.9%。

著录项

  • 来源
    《交通世界》 |2020年第27期|7-8|共2页
  • 作者

    燕玲;

  • 作者单位

    宁波市轨道交通集团有限公司运营分公司;

    浙江宁波315000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    深度学习; 客流统计; SSD;

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