摘要
一种基于Crowd‑YOLO的密集行人检测识别方法,属于图像识别与检测技术领域,包括搜索获取密集行人检测的数据集;构建专门用于密集行人检测的Crowd‑YOLO模型,使其能够在密集人群中进行识别;对构建的Crowd‑YOLO模型进行训练;使用训练好的网络进行测试。将本发明应用于密集场景中,为整个密集场景下行人检测带来了新的可能性;能够高效实现对密集场景下的人群进行检测,更好地满足实际应用的需求;这种前瞻性的技术应用为安保行业带来了全新的管理和运营方式,提高了安全保障效益,降低了风险,为人群密集的大型公共场所提供了更为可靠和智能的解决方案。
技术关键词
行人检测识别方法
特征融合网络
特征提取网络
YOLO模型
双线性插值
对齐模块
注意力机制
大型公共场所
安保行业
嵌入特征
数据
融合特征
尺寸
场景
图像
特征点
标签
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
超分辨率
交叉注意力机制
虚拟试穿方法
服装
模特
小型化可调
激光雷达装置
连续波
集成光学系统
低成本
真伪检测方法
多尺度特征金字塔
指纹
动态时间规整
特征融合网络
视频生成模型
运动特征
特征提取网络
图像
视频生成方法
特征提取模块
多阶段特征
激光点云数据
融合特征
图像特征提取