吉首大学学报(自然科学版)

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基于深度学习SSD模型的人数统计技术

李钰,段明秀,宋思思,李翅   

  1. (吉首大学信息科学与工程学院,湖南 吉首 416000)
  • 出版日期:2020-03-25 发布日期:2020-09-08
  • 通讯作者: 段明秀(1975—),女,湖南茶陵人,吉首大学信息科学与工程学院副教授,硕士,主要从事数据挖掘和人工智能研究.
  • 基金资助:

    吉首大学大学生研究性学习和创新性实验课题(JDCX2018034);吉首大学校级科研项目(JDX15)

Design and Implementation of People Counting System Based on Deep Learning SSD Model

LI Yu, DUAN Mingxiu, SONG Sisi, LI Chi   

  1. (College of Information Science and Engineering, Jishou University, Jishou 416000, Hunan China)
  • Online:2020-03-25 Published:2020-09-08

摘要:

基于深度学习SSD模型,将检测目标的类别由20类修改为只检测人的单类,并对比了同一检测任务下2个模型的检测效果.实验结果表明,在对人的检测任务中,单类目标的SSD模型的检测效果优于20类目标的SSD模型.

关键词: 深度学习, SSD, 卷积神经网络, 人数统计

Abstract:

Based on the deep learning SSD model, twenty categories detection targets are reduced to single category which only detects human, and the detection results of the two models of the same detection task are compared. The experimental results show that, for the human detection task, the detection effect of the SSD model of a single target is better than the SSD model of 20 targets.

Key words: deep learning, SSD, convolutional neural network, people counting

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