针对目标快速移动和遮挡情况导致的客流统计存在误差的问题，设计目标的检测、跟踪、进门行为判断等策略，提出基于深度学习的餐饮业客流统计方法.首先，通过多数据集对YOLOv3-tiny模型进行训练，实现对于小目标的准确检测；进而设计多通道特征融合的目标跟踪算法，完成目标快速移动情况下的稳定跟踪；最后设计目标进门行为的判断方法，通过重叠率对目标的进门行为进行判断，实现对进门客流量的准确统计.最终通过实验验证，客流量统计的平均准确率达到93.5%.
2022-04-20 16:36:05
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