ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对多柜台环境中客流统计精度和实时性难以平衡的问题,提出了一种基于目标检测算法( you only look once version 4,YOLOv4)和长短期记忆(long short⁃term memory,LSTM)网络信息融合的多柜台客流统计方法。 该方法结合 YOLOv4 进行高效的人体检测与跟踪,利用 LSTM 网络对多视角数据进行时序信息融合,有效解决了多柜台场景中的重复计数与漏计问题。 通过 LSTM 模型的引入,系统能够更好地处理顾客在多个柜台之间的动态行为,并在复杂的客流分布中保持高精度和实时性。 实验结果表明:所提方法在精度、召回率、F1⁃score 和实时性方面均优于传统背景减除法、YOLOv3 等对比算法,具备较强的实际应用价值。