公开(公告)号：CN119445613A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411357266.1

申请日：2024-09-27

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 曹洁 ,  牛瑜 ,  梁浩鹏 ,  张明 ,  刘东睿 ,  袁山钦 ,  赵莉 ,  韩鹏辉 ,  李立晶 ,  张胜伟 ,  冯雪 ,  史晓阳

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/20 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv7的密集行人检测方法、装置及计算机设备；该方法包括：采集复杂密集场景中的行人图像数据，将获取的图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据输入至预训练的密集行人检测模型；所述密集行人检测模型采用YOLOv7网络为基础模型，包括：骨干网络和头部网络；所述骨干网络包括：卷积模块和FNS‑ELAN模块；所述头部网络包括：特征增强模块RFEM及融合多尺度特征的网络结构；基于模型计算的特征图，利用输出层进行最终的行人检测与定位，生成包含检测框、类别和置信度的检测结果。该方法显著提升了密集行人检测的精度、速度和鲁棒性，满足了在复杂场景中对实时性和准确性要求较高的应用需求。