一种基于相互监督的人流量统计方法

摘要

本发明公开了一种基于相互监督的人流量统计方法，包括：1)在YOLOv4中利用CSPnet将输入特征图分为不同的两部分，将两部分处理后合并；2)利用YOLO检测头同时检测行人头部和全身，对两种检测结果进行特征匹配；3)使用focal loss损失作为网络的分类损失；4)在进行NMS抑制后，以全身检测框为主体，每一个全身框与头部检测结果进行IOU重叠度计算；5)利用头部‑行人相互监督后的结果获得深度神经网络的训练样本集；6)将生成的训练样本输入构建好的YOLOv4深度神经网络模型进行训练；使用训练后的行人计数修正网络模型输出区域人流数量。本发明缩短了训练时长和算力要求，检测结果更加准确。