基于深度学习的车辆行人检测算法
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案例介绍
本发明为一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船监测平台。包括：从渡船入口摄像头中采集监控视频，对视频进行抽帧，建立基于渡船货载的车辆行人检测数据集；用自己构建好的数据集送入目标检测网络进行训练，并将最优的渡船货载检测模型部署在服务端进行渡口监控视频的事实检测；通过目标跟踪算法完成对监控视频中的同一目标的实时跟踪并获取视频中每一类别的数量；将目标检测与跟踪后的视频流通过socket协议发送到渡船监测平台；用户可通过渡船管理平台查询渡口监控信息以及每一类别车辆的数目，将数目与渡船载重进行对比，从而可以判断轮渡是否超载
基于深度学习的车辆行人检测算法
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本发明为一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船监测平台。包括：从渡船入口摄像头中采集监控视频，对视频进行抽帧，建立基于渡船货载的车辆行人检测数据集；用自己构建好的数据集送入目标检测网络进行训练，并将最优的渡船货载检测模型部署在服务端进行渡口监控视频的事实检测；通过目标跟踪算法完成对监控视频中的同一目标的实时跟踪并获取视频中每一类别的数量；将目标检测与跟踪后的视频流通过socket协议发送到渡船监测平台；用户可通过渡船管理平台查询渡口监控信息以及每一类别车辆的数目，将数目与渡船载重进行对比，从而可以判断轮渡是否超载
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