CN113158897A - 一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统 - Google Patents

一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统 Download PDF

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陈玉秀
邓文盛
李铭
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Abstract

本发明公开了一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，涉及行人检测技术领域。一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，所述YOLO数据集训练模块包括目标跟踪算法模块，所述目标跟踪算法模块与行人目标检测模块相连接，所述行人目标检测模块包括opencv图像处理和YOLOv3检测系统。本发明的有益效果在于：针对视频监控里视觉运动目标跟踪问题，在opencv基础上完善一套可以进行运动目标跟踪的系统。

Description

一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统
技术领域
本发明主要涉及行人检测技术领域，具体一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统。
背景技术
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于RegionProposal的R-CNN系算法(R-CNN， FastR-CNN,FasterR-CNN等)，它们是two-stage的，需要先计算产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，它针对视频监控里视觉运动目标跟踪问题，在opencv基础上完善一套可以进行运动目标跟踪的系统。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，所述YOLO 数据集训练模块包括目标跟踪算法模块，所述目标跟踪算法模块与行人目标检测模块相连接，所述行人目标检测模块包括opencv图像处理和YOLOv3检测系统。
所述系统还包括行人数目提示模块，所述行人数目提示模块与行人目标检测模块相连接。
对比现有技术，本发明的有益效果是：
本系统可以进行多目标的追踪，在实时目标追踪过程中，提取目标的表观特征进行最近邻匹配，提高了目标追踪的鲁棒性。
附图说明
附图1是本发明工作原理图。
具体实施方式
结合附图和具体实施例，对本发明作进一步说明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所限定的范围。
一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，从输入视频流开始，首先通过目标检测算(YOLOv3)法实现检测，然后基于检测结果标记利用DeepSort实现跟踪，行人目标检测模块(YOLOv3)和目标跟踪算法模块 (DeepSort)相结合。所述行人目标检测模块包括opencv图像处理和YOLOv3 检测系统。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。关于 OpenCV的好处之一就是它提供了许多内置的用于图像处理和计算机视觉相关操作的基础元素。如果你需要通过scratch写入某些内容，你将不得不定义一些东西，比如图像、点、角度等等，这些几乎是任何计算机视觉算法的基础。OpenCV 提供了这些开箱即用的基础数据结构，它们都包含在core模块中。另外一个好处是，这些数据结构都已经做了优化。
YOLO算法创新性地提出了将输入图片进行N*N的栅格化(每个小单元叫gridcell)，然后将图片中某个对象的位置的预测任务交与该对象中心位置所在的gridcell的boudingbox。简单理解的话，这是一种很粗糙的区域推荐 (regionproposal)，在训练的时候，通过gridcell的方式告诉模型，图片中对象A 应该是由中心落在特定gridcell的某个范围内的某些像素组成，模型接收到这些信息后就在gridcell周围以一定大小范围去寻找所有满足对象A特征的像素，经过很多次带惩罚的尝试训练后，能够找到准确的范围，当然这个方位不仅是指长宽的大小范围，也包括小幅度的中心位置坐标变化，但是不管怎么变，中心位置不能越过该gridcell的范围。这大大限制了模型在图片中盲目寻找时做的无用功。这样将位置检测和类别识别结合到一个CNN网络中预测，即只需要扫描一遍，图片就能推理出图片中所有对象的位置信息和类别。
作为优化，所述系统还包括行人数目提示模块，所述行人数目提示模块与行人目标检测模块相连接。检测到行人时，用计数的方式进行提示该行人已在追踪范围内，进一步优化了视频内图像处理追踪。
使用方法：
基于YOLOv3的行人检测追踪方法。具体实现步骤如下：
1、训练yolo数据集：在系统内训练自己的数据集，在数据集上增大对人模型的权重，将大于设定阈值的目标标记为person。
2、视频图像采集：使用网络或者有线摄像头，将视频输入到硬盘或服务器。
3、视频图像处理：使用opencv的cv2.VideoCapture将输入的视频进行帧保存，并进行缩放处理。
4、行人目标检测：将(3)处理过的图像传递到网络并进行检测，并将检测到的对象使用矩形框框选。
5、行人目标追踪：将检测到对象的图像人物相应位置处的中心点位置值保存在一个数组里并在之后将每一帧的坐标点相连接，绘制出目标轨迹。
6、行人数目提示：通过上述方法检测到行人时，用计数的方式进行提示该行人已在追踪范围内。

Claims (2)

1.一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，包括视频图像采集模块、视频图像处理模块、行人目标检测模块和YOLO数据集训练模块，所述YOLO数据集训练模块包括目标跟踪算法模块，所述目标跟踪算法模块与行人目标检测模块相连接，所述行人目标检测模块包括opencv图像处理和YOLOv3检测系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式YOLOv3算法的行人检测系统，其特征在于：所述系统还包括行人数目提示模块，所述行人数目提示模块与行人目标检测模块相连接。
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