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### 基于深度学习和边缘计算的人数统计系统研究与设计
#### 一、引言
人数统计作为计算机视觉领域的重要研究课题，在现代社会中扮演着至关重要的角色。尤其是在公共场所的安全管理、疫情控制以及人流管控等方面，准确的人数统计能够为决策者提供宝贵的数据支持。随着深度学习技术的发展，利用计算机视觉进行人数统计的技术已经取得了显著的进步。
#### 二、论文主要内容概述
本论文主要围绕“基于深度学习和边缘计算的人数统计系统”这一主题展开研究，具体包括以下几个方面的内容：
1. **基于目标检测算法的人数统计**：
- 采用最新的YOLOv5检测器，特别关注于小目标（即人头）的检测性能；
- 针对YOLOv5在小目标检测中存在的问题，进行了网络结构的优化；
- 改进后的YOLOv5模型在保持较高检测速度的同时，提升了人头检测的准确率。
2. **基于目标跟踪算法的人数统计**：
- 在改进的YOLOv5基础上引入DeepSORT跟踪器，实现人头的连续跟踪；
- 通过定义上下行撞线区域来实现人流的计数；
- 实验表明，该方法在拥挤环境中进行人流量统计时，准确率可达95%以上。
3. **边缘计算环境下的部署**：
- 构建基于NVIDIA Jetson Nano的边缘智能系统平台；
- 使用TensorRT和C++加速推理过程，将YOLOv5部署到Jetson Nano上；
- 测试结果表明，在某些小范围人数统计场景下，系统的实时处理能力可达24帧/秒左右。
#### 三、关键技术点详解
1. **YOLOv5的改进**：
- **问题背景**：原生YOLOv5在小目标检测上存在一定的局限性，特别是在密集人群中检测人头时效果不佳。
- **解决方案**：通过调整网络结构（例如增加特征图的数量、调整卷积层参数等），提高模型对小目标的识别能力。
- **实验结果**：改进后的模型在Recall和mAP@0.5指标上分别提升了0.9%和0.8%，且小目标检测效果有所改善。
2. **DeepSORT的目标跟踪**：
- **工作原理**：结合深度学习的身份特征提取与卡尔曼滤波的运动预测机制，实现目标的连续跟踪。
- **应用场景**：在复杂环境下，特别是人群密集区域，通过跟踪人头而非整个身体，可以更准确地统计人流量。
- **优势**：相比于传统的基于人体跟踪的方法，人头跟踪在拥挤环境中表现更为优秀。
3. **边缘计算部署**：
- **平台选择**：NVIDIA Jetson Nano具备强大的GPU处理能力，适合部署深度学习模型。
- **工具选择**：使用TensorRT进行模型优化，通过C++编写程序加速推理过程。
- **实际应用**：实验证明，该系统能够在低延迟条件下完成人数统计任务，适用于实时性要求不高的小范围应用场景。
#### 四、结论与展望
本论文提出了一种基于深度学习和边缘计算的人数统计系统，通过优化YOLOv5网络结构提高了小目标检测性能，并结合DeepSORT实现了高效的人流统计。此外，通过在Jetson Nano上部署系统，证明了其在边缘设备上的可行性。未来的研究可以进一步探索更高效的模型架构和更快的推理速度，以适应更广泛的应用场景。
