基于轻量化DeepSort的人数统计系统设计

"基于轻量化DeepSort的人数统计" 这篇论文主要介绍了一种基于轻量化DeepSort的人数统计系统，旨在检测学校教室或图书馆的人流量。该系统结合了YOLOv5和轻量化DeepSort，采用CIoUloss回归损失和DIoU-NMS非极大抑制，提高了目标检测效果和定位精度。同时，系统还使用了轻量级网络ShuffleNetV2对特征提取模型重新训练，减小了模型的参数网络复杂度，并保持了良好的精确度。 该系统的优点在于其端到端的方式对行人目标进行高效追踪，缩小后的模型体积仅为原模型的5%，大大改善了对遮挡行人的检测性能。实验结果表明，系统可以较准确地统计出人流量与行速，并提高了鲁棒性。 论文中还讨论了多目标追踪、目标检测、YOLOv5、DeepSort和深度学习等相关技术。这些技术的应用有助于提高人数统计的准确性和效率。 该论文为读者提供了一个基于轻量化DeepSort的人数统计系统的设计和实现方案，具有很高的参考价值，适合学习借鉴参考，为类似项目的开发或写作提供专业知识介绍及思路。 知识点： 1. 轻量化DeepSort：一种基于深度学习的目标检测算法，能够实时检测和追踪多个目标。 2. YOLOv5：一种实时目标检测算法，能够快速检测图像中的目标。 3. CIoUloss回归损失：一种损失函数，用于提高目标检测的精度和效率。 4. DIoU-NMS非极大抑制：一种非极大抑制算法，用于提高目标检测的精度和效率。 5. ShuffleNetV2：一种轻量级网络，能够减小模型的参数网络复杂度，并保持良好的精确度。 6. 多目标追踪：一种计算机视觉技术，能够追踪和检测多个目标。 7. 目标检测：一种计算机视觉技术，能够检测和识别图像中的目标。 8. 深度学习：一种机器学习技术，能够学习和识别图像、语音、文本等数据。 9. 人数统计：一种计算机视觉应用，能够统计人流量和行速。 10. 图像处理：一种计算机视觉技术，能够处理和分析图像数据。