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软件开发基于深度学习的人流量监测系统研究
李傲，宗峰
（山东英才学院工学院，山东济南，250104）
基金项目：2020年度国家级大学生创新创业训练计划项目(S202013006003)；2019年度全国统计科学研究项目(2019LY82)。
摘要：设计了一款基于视频的人流量监测系统，该系统结合深度学习技术与计算机视觉相关技术，采用卷积神经网络（Faster-Rcnn）进
行目标检测，MeanShift进行目标跟踪，卡尔曼滤波预测行人移动位置，以达到在人流量密集的公共场所对人流量进行监测的目的，为管
理人员提供更加准确的、直观的人流量数据信息，方便管理人及时进行调控与管理，以做出更为合理的决策方案。
关键词：深度学习；计算机视觉；目标跟踪；人流量监测
0引言题，由此变诞生了Faster-RCNN。
Faster可以通过神经网络来做regionproposal，在
随着科技进步和社会发展，计算机视觉技术应运而生，
fast-RCNN的基础上使用共享卷积层的方式。卷积后的特征
通过计算机视觉技术对人流量大的区域所采集的信息进行
图也可以用来生成regionproposals。通过增加两个卷积
相应的处理与分析，可以给管理者们提供有效的数据支撑，
层来实现RegionProposalsNetworks，一个用来将每个特
做出更为合理的决策方案。
征图的位置编码成一个向量，另一个则是对每一个位置输出
本研究旨在一定的区域内可以根据视频来统计人流量
一个objectnessscore和regressedboundsforkregion
的情况。在一些人流密集的场所，如：景区、车站、商场等，
监测一定时间内的人流情况，目的是为了保障公共安全，同proposals[3]。
■1.1传统的RCNN算法流程
时也具有潜在的商业价值[1]。现如今公共场所都装有摄像头，
首先利用SelectiveSearch算法使用图像分割的手
易获取实时的视频情况，采用基于的视频的深度学习与目标
段得到一些原始区域，然后使用各种合并策略将这些区域
跟踪、运动检测的算法，既能方便快速的获取数据，又能
[2]
合并，从而可以得到一个层次化的区域结构，我们所需要
实时的准确获取相关的数据。系统整体结构如图1所示。
的物体可能就存在于则和谐结构中。其次，对于每个候选
的区域，使用深度网络提取其特征将2000候选区缩放到
构建数据库
与卷积神经227×227pixel，然后将候选区输入实现训练好的AlexNet
网络模型
CNN网络后去4096维的特征得到2000×4096维的矩阵。
视频运动检测目标分割目标识别其次，将这些特征送入每一类的SVM分类器当中，
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