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自动扶梯乘客异常行为识别系统

Davie_zju

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发表于 2021-7-6 22:05:18    查看: 2631|回复: 0 | [复制链接]    打印 | 显示全部楼层
参赛作品演示视频链接:
https://www.bilibili.com/video/BV1Cb4y1r74u/
https://www.bilibili.com/video/BV16B4y1T7Z9/
参赛作品介绍:
本作品设计了基于深度学习的自动扶梯乘客异常行为识别系统,主要工作包括:
(1)研究分析了目标检测、图像分类、异常行为识别等领域的发展现状;
(2)建立了行人摔倒站立和正反人头分类数据集;完成行人检测、摔倒分类、头部检测、人头分类四个模型的训练。
(3)设计并实现了扶梯乘客摔倒识别和逆行识别两个模块,搭建了整个系统。
本设计的主要创新点包括:摔倒识别模块的逻辑设计;摔倒识别模块利用过采样少样本等方法解决样本不均衡问题;逆行识别模块逻辑设计;基于单目相机的z轴深度估计,以得到更加准确的逆行判断和逆行程度分级;在多目标跟踪任务中,研究行人重识别技术,设计了行人外观特征+人头外观特征+行人运动信息的多信息融合方法,提高了跟踪准确率。
1、实物照片
附图1

2、系统组成
附图2


3、系统运行环境
部署在rk3399proD设备,该设备支持8bit/16bit运算,支持TensorFlow、TensorFlow lite、Pytorch、Caffe、Mxnet、Darknet、Onnx,运算性能高达3.0TOPs
4、实现功能
自动扶梯乘客摔倒识别、逆行识别部分源码:https://github.com/DavieWu/pedestrian_fall_detection






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