基于改进YOLOv3算法的高密度人群目标实时检测方法研究 |
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引用本文: | 王思元,王俊杰.基于改进YOLOv3算法的高密度人群目标实时检测方法研究[J].安全与环境工程,2019,26(5). |
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作者姓名: | 王思元 王俊杰 |
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作者单位: | 中国海洋大学工程学院,山东青岛,266100;中国海洋大学工程学院,山东青岛,266100 |
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摘 要: | 公共建筑高密度人群疏散运动极具危险性,实时的人群目标识别与检测对于密集场所人群疏散安全至关重要。针对现有行人检测方法对于行人密集、局部遮挡等情况存在鲁棒性差、实时性低等问题,提出了一种基于改进YOLOv3算法的密集人群目标实时检测方法。该检测方法以YOLOv3算法为基础,采用K-means方法对实验用数据集进行聚类分析并对网络结构进行调整,最终得到适用于高密度人群目标检测的算法即YOLOv3-M算法。实验结果表明:YOLOv3-M算法平均准确率达到91.20%,召回率为89.77%,相比YOLOv3算法模型平均准确率提高了6.4%,召回率提高了4.73%;在阈值相同条件下,YOLOv3-M算法可有效降低图片漏识率与误识率;对1080P视频的检测速度达到19.2 FPS,基本满足实时检测的需求,从而验证了该检测方法的有效性。
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关 键 词: | 高密度人群 疏散安全 鲁棒性 YOLOv3 M算法 聚类分析 |
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