| 基于轻量化神经网络的社交距离检测 |
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| 引用本文： | 王林,张江涛. 基于轻量化神经网络的社交距离检测[J]. 计算机系统应用, 2023, 32(2): 128-138 |
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| 作者姓名： | 王林 张江涛 |
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| 作者单位： | 西安理工大学 自动化与信息学院, 西安 710048 |
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| 基金项目： | 陕西省科技计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-03) |
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| 摘 要： | 保持安全社交距离是有效防止病毒传播的重要手段之一,不仅可以减少感染者数量和医疗负担,同时也极大降低死亡率.在YOLOv4框架基础上使用轻量化网络E-GhostNet代替原网络中的CSPDarknet-53, E-GhostNet网络在输入数据和原始Ghost模块生成的输出特征之间建立关系,使网络能够捕获上下文特征.然后,在E-Ghost Net中引入坐标注意力机制(CA)增强模型对有效特征的关注.另外,使用SIoU损失函数更换CIoU损失获得更快的收敛速度和优化效果.最后,结合DeepSORT多目标跟踪算法来检测和标记行人,并使用仿射变换(IPM)判定行人间距离的违规行为.实验结果显示,该网络检测速度为40 FPS,精度值达到85.71%,相比原始GhostNet算法提升2.57%,达到实时行人距离检测的效果.
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| 关 键 词： | YOLOv4 DeepSORT 社交距离 E-GhostNet 轻量化网络 目标检测 |
| 收稿时间： | 2022-06-23 |
| 修稿时间： | 2022-07-25 |
Social Distance Detection Based on Lightweight Neural Network |
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| WANG Lin,ZHANG Jiang-Tao. Social Distance Detection Based on Lightweight Neural Network[J]. Computer Systems& Applications, 2023, 32(2): 128-138 |
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| Authors: | WANG Lin ZHANG Jiang-Tao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | YOLOv4 DeepSORT social distance E-GhostNet lightweight network object detection |
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