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    人群异常聚集检测告警算法

    人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术,人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头,实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值,一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型,是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。

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