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基于YOLO和GMM的视频行人检测方法
基于YOLO和GMM的视频行人检测方法
摘要：行人检测在计算机视觉领域具有重要应用价值。本论文提出了一种基于YOLO和GMM的视频行人检测方法。首先，使用优化的YOLO算法进行图像中的行人检测。然后，利用高斯混合模型(GMM)对行人进行建模和跟踪。最后，通过实验验证了该方法的准确性和有效性。
关键词:行人检测；YOLO；GMM；视频处理；计算机视觉。
1.引言
行人检测作为计算机视觉领域的热门问题之一，有着广泛的应用，如智能安防、交通监控等。随着图像处理和机器学习技术的进步，一些基于深度学习的方法也取得了较好的效果。然而，传统方法在处理视频中连续帧的行人检测时存在着困难。因此，本论文提出了一种基于YOLO和GMM的视频行人检测方法，旨在提高行人检测的准确性和效率。
2.相关工作
2.1YOLO
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法，通过将目标检测任务转化为回归问题，可以在一张图像上同时检测多个目标。YOLO具有较快的检测速度，但在小目标检测上存在一定的局限性。
2.2GMM
GMM(GaussianMixtureModel)是一种常用的概率模型，可对复杂的数据分布进行建模。在行人检测中，GMM可以用来对行人进行建模和跟踪，提高检测的准确性。
3.方法
3.1YOLO行人检测
首先，使用YOLO算法进行图像中的行人检测。YOLO算法通过将整个图像划分为多个网格，每个网格预测其包含的目标和其坐标。为了适应视频中连续帧的行人检测，我们对YOLO算法进行了优化。具体而言，我们引入了时间信息，将前一帧的检测结果作为当前帧的初始预测框，从而减少了YOLO算法的计算量。
3.2GMM行人建模和跟踪
为了进一步提高行人检测的准确性，我们利用GMM对行人进行建模和跟踪。首先，将YOLO算法检测到的行人框作为观测样本，使用EM算法估计GMM的参数。然后，根据观测样本和GMM模型计算每个行人框的概率得分，并通过阈值判断行人的存在与否。最后，根据时间信息和行人框的连续性，使用卡尔曼滤波对行人进行跟踪。
4.实验与结果
为了验证我们提出的方法的准确性和有效性，我们使用了公共数据集进行实验。实验结果表明，我们的方法在行人检测的准确性和效率方面明显优于传统方法和单独使用YOLO算法的方法。
5.结论和展望
本论文提出了一种基于YOLO和GMM的视频行人检测方法。实验结果表明，该方法可以有效提高行人检测的准确性和效率。未来的工作可以进一步优化算法，提高检测的实时性和鲁棒性，以适应更多复杂场景的行人检测需求。
参考文献
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