行人异常越界行为识别的嵌入式系统设计
在现代化的居家、商业、工业等领域中,越界行为已经成为一种常见的安全风险.为解决现阶段越界行为识别算法存在实时性差、难以适应复杂场景等问题,设计行人异常越界行为识别嵌入式系统,通过YOLO算法进行目标检测,利用ByteTrack多 目标跟踪算法跟踪关联检测到的 目标,使用区域监测算法结合多 目标跟踪算法的跟踪轨迹精准识别越界行为.实验结果表明,本系统能够部署在搭载Aidlux系统的智能手机上,在不同场景下实现对人体越界行为的准确识别,并发出警报信号,满足了大部分场景的应用需求.
越界行为、嵌入式系统、目标检测、ByteTrack
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TP391(计算技术、计算机技术)
韶关市科技计划项目
2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
74-76,80
