基于图像处理的高精度人流密度监控方法

基于图像处理的高精度人流密度监控方法

论文摘要

在安全问题越发严峻的信息化时代,重点区域如景点、交通枢纽场所的人流监控与管理是一个事关经济发展与个人安全的重大议题。文中结合前沿的深度学习技术利用计算机图像处理,开发了基于图像处理的高精度人流密度监控系统,可以有效缓解重点区域的人流管理问题。该系统具有人流密度动态可视化、高密度预警与路径动态规划等特色功能。整个系统采用Python作为开发语言,利用深度学习框架,搭建满足重点区域安防管理的人流监控系统。系统的识别精度在可控范围内、且操作方便,作为人工监控的辅助手段,可以有效地减轻人工压力,并提高对重点区域地管理与疏导。

论文目录

  • 1 系统分析与框架设计
  •   1.1 网络结构
  •   1.2 浅层网络
  •   1.3 特征融合
  • 2 系统设计
  •   2.1 系统研究目标
  •   2.2 基本功能模块
  •   2.3 功能模块设计
  •   2.4 结果展示
  • 3 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吕妮

    关键词: 人流密度,深度学习,图像处理,人流估计

    来源: 电子设计工程 2019年24期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 西安航空职业技术学院

    分类号: TP391.41

    DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2019.24.037

    页码: 171-175

    总页数: 5

    文件大小: 1993K

    下载量: 218

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    基于图像处理的高精度人流密度监控方法
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