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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了基于深度学习的出入口人流量监测方法，具体涉及智慧图书馆技术领域，获取拥挤场景行人检测数据，构建数据集A，并进行预处理；调取监测区域出入口的摄像头拍摄的视频，构建数据集B，并进行手工标注以及预处理；利用CCS‑YOLOv7模型对数据集A进行训练与验证，更新CCS‑YOLOv7模型参数；将所述的预训练权重迁移到CCS‑YOLOv7模型上，对数据集B进行训练与测试，更新CCS‑YOLOv7模型参数；CCS‑YOLOv7模型结合DeepSORT算法构建监测区域出入口人流量监测模型，以学习和检测监测区域出入口行人的特定特征；评估监测区域出入口人流量监测模型。
主权项：1.基于深度学习的出入口人流量监测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取拥挤场景行人检测数据，构建数据集A，并进行预处理；S2、调取监测区域出入口的摄像头拍摄的视频，构建数据集B，并进行手工标注以及预处理；S3、利用CCS-YOLOv7模型对数据集A进行训练与验证，更新CCS-YOLOv7模型参数，从而保存loss最小的预训练权重；S4、将所述的预训练权重迁移到CCS-YOLOv7模型上，对数据集B进行训练与测试，更新CCS-YOLOv7模型参数；S5、CCS-YOLOv7模型结合DeepSORT算法构建监测区域出入口人流量监测模型，以学习和检测监测区域出入口行人的特定特征，提高监测区域出入口人流量监测模型探测的准确性和时效性；S6、评估监测区域出入口人流量监测模型，测试实时摄像头下监测区域出入口人流量监测模型的效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于深度学习的出入口人流量监测方法
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