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检测系统技术方案

本发明专利技术为一种基于改进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。从而可以判断轮渡是否超载。从而可以判断轮渡是否超载。

【技术实现步骤摘要】
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检测系统


[0001]本专利技术涉及一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船检测系统。

技术介绍

[0002]我国的港口贸易发达，港口吞吐量连年增高，内河航运也在蓬勃发展，内河航运的安全也是重中之重，其中之一就是对于渡船入口处的车辆行人检测，对于登船车辆进行实时管控与跟踪，为渡船安全保驾护航。拿简单的车辆管控来说，每一艘渡船都拥有自己的承载重量，比如一艘渡轮可以承载多少辆汽车，多少辆火车，多少跨江公交等，本算法可以用于登船车辆的实时计数，分门别类将登船的各种车辆与行人一一计数，当登船车辆与行人达到渡船所能承载的车辆与行人时，发出报警，实现渡船入口车辆行人的管控。目前所存在的问题主要有两类：一是高精度的目标检测算法参数量巨大，模型占用内存很高，无法满足实时性需要，而轻量级的目标检测算法虽然帧率很高，能够满足实时的需要，但精度不够，传统基于锚框的目标检测算法缺乏灵活性，产生较大的参数量，不利于实时的目标跟踪；二是在车辆行人的登船过程中，容易产生遮挡，造成部分帧的丢失本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOX的渡船货载车辆行人检测与跟踪方法及渡船监测平台，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用渡口摄像头获取登船车辆行人视频；(2)搭建渡船入口车辆行人检测模型与渡口车辆行人跟踪模型；(3)训练渡船入口车辆检测模型，将渡口监控摄像头捕捉到的视频进行抽帧，构建渡口车辆行人检测数据集，并将图片分批次送入目标检测网络中进行训练，得到适用于渡口车辆行人检测的检测模型。(4)训练渡船入口车辆跟踪模型。渡船入口车辆跟踪模型包括三个组成部分，分别为对于输入视频中目标特征的重识别，卡尔曼滤波与匈牙利匹配，其结果为保证视频中目标的ID不变性。(5)启动该服务，将渡口车辆行人信息传递给渡船监测平台。用户可通过该平台实时查询登船车辆行人数目信息。2.根据权利要求1所述的面向渡船货载的目标检测与跟踪方法，其特征在于，所述步骤(2)中渡船入口车辆检测网络模型为改进的YOLOX
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S模型，其作用在于对传入视频进行目标检测；渡船入口车辆行人跟踪模型为deepsort模型，其主要包括特征重提取，卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法。3.根据权利要求1所述的面向渡船货载的目标检测与跟踪方法，其特征在于，所述渡船入口车辆检测模型主要包含以下改进点：替换YOLOX
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S主干网络，使用自己搭建的CSP
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Efficentnet替换掉原始的CSP
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Darknet；使用改进的SPP模块替换掉现有的SPP模块；在加强特征提取网络中添加注意力机制。4.根据权利要求1所述的面向渡船货载的目标检测与跟踪方法，其特征在于，所述渡船入口车辆检测与跟踪模型主要包含以下改进点：...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昱杉，刘卫康，刘庆华，孙世诚，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：