[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211320116.4
• 申請(qǐng)日: 2022-10-26
• 公開（公告）號(hào): CN115641535A
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 靳慧龍;杜瑞焱;張雙;趙佳;劉萬(wàn)明;喬立永;劉亞川
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河北師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V20/40
• 分類號(hào): G06V20/40;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京盛廣信合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 16117
• 代理人: 秦全

本申請(qǐng)公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其中，方法包括以下步驟：優(yōu)化YOLOv3算法，得到優(yōu)化模型；采集視頻信息，基于所述視頻信息篩選得到行人圖像；所述行人圖像輸入至所述優(yōu)化模型中進(jìn)行訓(xùn)練并驗(yàn)證，得到行人檢測(cè)模型；通過(guò)所述行人檢測(cè)模型對(duì)行人進(jìn)行檢測(cè)，得到行人檢測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)利用深度可分離卷積改進(jìn)YOLOv3算法，減少參數(shù)量和運(yùn)算成本，使網(wǎng)絡(luò)更加輕量化，實(shí)現(xiàn)在一定場(chǎng)景下準(zhǔn)確性和效率的有效提升。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及行人檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

高校流行病防控工作長(zhǎng)期以來(lái)一直是防控工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，高校學(xué)生來(lái)源于全國(guó)各地，且校內(nèi)流動(dòng)性較大，為嚴(yán)格落實(shí)“外防輸出，內(nèi)防擴(kuò)散”的流行病防控要求，高校在定期組織集中全員流行病檢測(cè)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)中因人力物力有限，常出現(xiàn)人員聚集、軌跡重疊等存在安全隱患的集群行為，因此構(gòu)造基于深度學(xué)習(xí)的行人間距、軌跡、數(shù)量檢測(cè)系統(tǒng)，在高校形成規(guī)范的流行病檢測(cè)執(zhí)行機(jī)制是非常必要的。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)深度可分離卷積優(yōu)化YOLOv3算法，并構(gòu)建行人檢測(cè)模型，進(jìn)行行人檢測(cè)。

為達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘韵路桨福?/p>

一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法，包括以下步驟：

優(yōu)化YOLOv3算法，得到優(yōu)化模型；

采集視頻信息，基于所述視頻信息篩選得到行人圖像；

將所述行人圖像輸入至所述優(yōu)化模型中進(jìn)行訓(xùn)練并驗(yàn)證，得到行人檢測(cè)模型；

通過(guò)所述行人檢測(cè)模型對(duì)行人進(jìn)行檢測(cè)，得到行人檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選的，獲得所述優(yōu)化模型的方法包括：

利用深度可分離卷積替換所述YOLOv3算法中ResNet模塊的卷積操作，完成網(wǎng)絡(luò)輕量化，得到所述優(yōu)化模型。

優(yōu)選的，完成所述網(wǎng)絡(luò)輕量化的過(guò)程包括：

所述深度可分離卷積通過(guò)結(jié)合Depthwise和Pointwise兩部分來(lái)提取特征，Depthwise對(duì)輸入層的每個(gè)通道獨(dú)立進(jìn)行卷積運(yùn)算，結(jié)合Pointwise進(jìn)一步利用不同通道在相同空間位置上的特征信息。

優(yōu)選的，所述優(yōu)化模型包括：

3×3和1×1的卷積層、改進(jìn)的ResNet模塊、雙線性插值的上采樣層、特征融合route層和檢測(cè)圖輸出層。

優(yōu)選的，所述行人檢測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：

將所述行人圖像劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；

設(shè)置所述訓(xùn)練集中樣本數(shù)；

將所述訓(xùn)練集輸入至所述優(yōu)化模型中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型；

將所述驗(yàn)證集輸入至所述訓(xùn)練模型中進(jìn)行驗(yàn)證，得到所述行人檢測(cè)模型。

優(yōu)選的，所述行人檢測(cè)模型的工作流程包括：

采集現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)行人圖像；

將所述實(shí)時(shí)行人圖像輸入至所述行人檢測(cè)模型中進(jìn)行標(biāo)記，得到行人標(biāo)記框；

基于所述行人標(biāo)記框，計(jì)算行人之間的距離，得到距離計(jì)算結(jié)果；

基于所述距離計(jì)算結(jié)果，對(duì)行人進(jìn)行標(biāo)注，得到所述行人檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選的，所述距離計(jì)算結(jié)果的計(jì)算公式為：