基于鲲鹏云的复杂道路场景行人监测系统

摘要：

随着交通智能化的发展,高速公路监控视频加密上云逐渐成为交通发展的主要趋势之一.交通数据深度挖掘,尤其是行人检测问题,则是该趋势中亟待解决问题之一.本文针对多种道路环境的行人检测问题,提出了一种基于鲲鹏云的全天候行人监测解决方案.首先,将监控相机中的视频流通过流媒体服务转发至鲲鹏云;然后鲲鹏云进行视频流解码与行人检测,同时保存行人历史信息;最后进行行人事件分析和上报.本系统采用嵌入式神经网络处理器(NPU)代替传统图形处理器(GPU)平台加速YOLOv4行人检测模块的推理,一方面取得了较快的检测速度并可实时处理22路视频流,另一方面,该解决方案针对不同道路场景下高速道路上的行人也可取得较好的监测效果.

关键词：行人检测、NPU、深度学习、YOLOv4、多目标检测

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41;U491;TP277

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：109-116