基于深度学习的地铁车站站台层实时客流检测应用研究

摘要： 将基于深度学习的目标检测算法YOLO-V5与多目标追踪算法DeepSORT相结合，实现了地铁车站站台层行人客流信息的实时检测与统计。首先，为减少因行人相互遮挡导致的错检和漏检问题，将传统的行人全身检测改为头肩部检测；然后，训练DeepSORT中的ReID模型，只提取行人头肩部特征，从而减少因追踪过程行人ID的频繁切换而导致的计数不准确问题；最后，将优化好的行人检测追踪模型应用到...