深度SSD卷积神经网络提升公交车下车人数统计精度

本文主要探讨了在公交车人数统计领域中，利用基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的卷积神经网络技术来提高准确性与效率的问题。传统的人工计数方法在准确性和实时性上存在局限，尤其是对于目标特征提取的能力相对较弱。针对这些问题，研究者李继秀、李啸天和刘子仪提出了一种创新的解决方案。 首先，他们构建了一个专门针对公交车场景的数据集，其中所有用于训练的数据都是人工精细标注的，这为模型的精确学习提供了关键支撑。相比于之前的研究，公交车摄像头的角度设计更为广泛，能够捕捉到更多的乘客细节，从而增强了模型对复杂环境的适应性。 文章的核心部分是对多种深度卷积神经网络模型进行了深入的比较，其中包括不同类型的检测模型。经过综合评估，研究人员选择了单次检测器深度卷积神经网络模型，其在兼顾检测速度和准确性的前提下，特别针对乘客的人头目标检测进行了优化。通过集成在线实时目标追踪算法，如SORT（Simple Online and Realtime Tracking），实现了对人头的多目标跟踪，确保了在公交车行驶过程中对乘客动态的连续监测。 在实际应用中，他们开发的系统采用了跨区域人群计数方法，可以有效地处理公交车内乘客从一个区域到另一个区域的流动情况，从而准确地统计下车人数。实验结果显示，该系统的准确率达到78.38%，运行速度达到了每秒识别19.79帧，显示出了高效且精准的性能。 总结来说，本文的主要贡献在于将深度学习技术（SSD卷积神经网络）引入公交车人数统计，通过优化目标检测、追踪和跨区域计数策略，显著提升了公交车上下车人数的统计精度和实时响应能力。这一研究成果对于智能交通监控和城市公共交通管理具有重要意义。参考文献已给出，以便进一步查阅和研究。