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申请/专利权人：中电科新型智慧城市研究院有限公司
摘要：一种基于头肩模型和IOU跟踪的徘徊逗留行为分析方法，包括以下步骤：S1：通过网上爬取行人图片及截取监控视频中包含行人的图片，对图片中的行人头肩进行标注和清洗，建立头肩数据集；S2：对监控视频进行检测，返回视频画面中检测出的行人头肩；S4：对行人头肩采用Iou‑net跟踪算法进行多目标跟踪；S5：跟踪目标的运动轨迹路径，并与设定的阈值进行对比；S6：输出徘徊逗留目标。本发明中，通过建立头肩数据集，并利用深度学习检测算法进行训练。通过训练得到的模型，对监控视频中的行人头肩进行检测，结合Iou‑net跟踪算法对检测出的头肩进行多目标跟踪，通过判定其运动轨迹来分析目标是否存在徘徊逗留的行为。
主权项：1.一种基于头肩模型和IOU跟踪的徘徊逗留行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过网上爬取行人图片及截取监控视频中包含行人的图片，对图片中的行人头肩进行标注和清洗，建立头肩数据集；S2：采用深度学习算法YoIo-v3，对建立的头肩数据集进行训练和调参，得到头肩模型；S3：采用YoIo-v3算法结合头肩模型，对监控视频进行检测，返回视频画面中检测出的行人头肩；S4：对行人头肩采用Iou-net跟踪算法进行多目标跟踪，并对跟踪到的目标进行轨迹处理及计算；S5：在视频监控中画出跟踪目标的运动轨迹路径，并将运动轨迹计算结果与设定的阈值进行对比；若跟踪目标的运动轨迹大于设定的阈值，则认为该目标在当前画面中存在徘徊逗留行为，则系统计算目标位置信息，并在视频画面中标记出该目标；若跟踪目标的运动轨迹小于设定的阈值，则认为该目标在当前画面中不存在徘徊逗留行为，不进行处理；S6：输出徘徊逗留目标。
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