cnn_head_detection-master.zip下载

为 提高车站客流统计的精度使其可以准确预警， 针对传统的客流统计方法步骤繁琐、准确率低等局限性， 对基于卷积神经网络的行人人头检测方法进行研究。 首先在常 州 某车站安检站台 处通过高位摄像头采集行人的 人头数据库； 然后通过不同的行人特征提取网络（ Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ 模块、 Ｒｅｓｎｅｔ 、 Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔ ） 与 Ｆａｓｔｅｒ　Ｒ － ＣＮＮ 、 ＳＳＤ 、 Ｒ － ＦＣＮ 等目 标检测结构组合的方式来对比探究各种行人人头检测组合模型的准确率和检测速度， 并选择最优的行人人头 检测方法； 最后通过模型试验分析， 结果显示 Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ － Ｖ２ 特征提取网络与 Ｆａｓｔｅｒ　Ｒ － ＣＮＮ 目 标检测结构组合的行 人人头检测模型具有较高的准确率和较优的实时性， 这种行人人头检测方法对客流预警具有重要的意义。