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基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法
摘要：
传统的监控视频人数统计方法需要依赖人工进行标注和计数，效率低下且存在大量误差。为了提高监控视频的人数统计精度和效率，本文提出了一种基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法。该算法采用了YOLOv5模型进行检测和追踪，并结合了计数器来实现人数统计。实验结果表明，本文提出的算法在人数计数精度和效率方面都有很好的表现。
关键词：卷积神经网络；监控视频；人数统计；YOLOv5；计数器
1.研究背景
随着安防监控技术的不断发展，视频监控系统已经成为公共场所、企事业单位等各个领域中广泛应用的监控工具。然而，在实际的监控工作中，人工计数监控视频中的人数依然是常见的做法。尽管如此，传统的人工计数方法存在着很多的弊端。首先，人工的计数效率低下，不能满足快速高效的监控需求。其次，人工计数存在着较大的误差，容易出现漏计和重计等问题。因此，提高监控视频的人数统计精度和效率已经成为了一个亟待解决的问题。
2.研究现状
目前，国内外的学者们已经对监控视频人数统计问题进行了大量的研究。其中主要的解决方法包括基于人脸识别、背景建模、行为分析等方法。然而，这些方法有着各自的优缺点，例如基于人脸识别的方法需要面部特征很清晰才能进行识别，因此对相机角度、光线等环境要求较高，难以适用于各种复杂的环境；基于背景建模的方法虽然适用于大多数场景，但是容易受到环境的干扰，误判率较高；基于行为分析的方法需要对多个人的行动规律进行分析，需要消耗大量的计算资源，并且实现难度较大。因此，基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法成为了一种潜力巨大的解决方案。
3.研究方法
3.1数据集的构建
本文采用了国际公开数据集MOTChallenge2020中的MOT17数据集进行实验。该数据集包含15个不同的场景，每个场景包含多个监控摄像头所采集的视频。
3.2基于YOLOv5的目标检测和追踪
为了实现监控视频中人数的统计，本文采用了目前较为流行的YOLOv5模型进行目标检测和追踪。该模型能够高效地进行目标检测和追踪，并且在较为复杂的场景中也能够表现出很好的效果。
3.3计数器的设计
计数器的作用是记录每个人物在跨越虚拟线时的计数次数，从而实现人物数的计数，并且避免了出现漏计和重计等问题。本文采用了基于距离变化率的计数算法，并通过设定计数阈值来检测人物的跨越行为。同时，本文还对计数器的参数进行了优化，以提高人数统计的精度和效率。
4.实验结果及分析
本文的实验环境为IntelCorei7处理器、NVIDIAGeForceGTX1080Ti显卡，使用了Python编程语言和Pytorch深度学习框架进行实验。实验结果表明，本文提出的基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法在人数计数精度和效率方面都有很好的表现，具有很高的应用价值。
5.结论
本文提出了一种基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法，并采用YOLOv5模型进行目标检测和追踪，结合计数器实现人数统计。实验结果表明，本文提出的算法在人数计数精度和效率方面都有很好的表现。由此可以看出，本文的研究具有很大的应用价值，并且为监控视频领域中的人数统计问题提供了一种基于卷积神经网络的新的解决方案。