[发明专利]一种基于YOLO的行人检测追踪方法在审
| 申请号： | 201911012572.0 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110781806A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 王宪保;孙任强;张柯军;胡芳铁;谭振宙;何祖敏 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学;杭州市地铁集团有限责任公司运营分公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLO的行人检测追踪方法，属于信息工程技术领域，该方法包括：网络模型训练，视频采集，视频输入，目标行人预测，行人轨迹跟踪，报警或提示。本发明采用YOLO网络判别模型，以及分类法实现行人追踪，利用提取的背景和对象特征，把要跟踪的对象从背景中区分出来，进而获得图像帧的位置信息，精度比传统的生成式模型更高。 | ||
| 搜索关键词： | 分类法 追踪 对象特征 轨迹跟踪 视频采集 视频输入 网络模型 网络判别 信息工程 行人检测 传统的 生成式 图像帧 提示 报警 跟踪 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于YOLO的行人检测追踪方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤1，网络模型训练：训练YOLO网络模型，训练后的模型包含各识别目标及名字，设置置信度阈值，将置信度大于等于置信度阈值的目标用“person”标记；/n步骤2，视频采集：采集摄像头采集的视频，并将视频输入至服务器或超脑智能网络硬盘录像机；/n步骤3，视频输入：使用OpenCV中的Video Writer将步骤2的视频输入的每一帧进行保存，保存的图像像素缩放到0～1之间,得到缩放的帧图像；/n步骤4，目标行人预测：将步骤3缩放的帧图像输入至所述步骤1的YOLO网络模型中，对帧图像中是否包含行人进行判断，如果包含用边界框标记，否则不做任何处理；/n步骤5，行人轨迹跟踪：将步骤4检测包含行人的每一帧图像预测用for循环连接，利用OpenCV的可视化，将每一帧图像行人边界框的中点连接，形成目标行人跟踪轨迹。/n步骤6，报警或提示：当采集区域内通过步骤2-5的方法检测到行人时，用声光报警的方式警示行人已进入该区域，并同时提醒工作人员有人进入采集区域。/n
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