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基于yolov4深度学习网络的排队人数统计系统matlab仿真,带GUI界面,包括程序操作录像

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1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图









4.内容简介

在现代社会的众多场景中,如银行、车站、餐厅等,排队人数的统计对于资源分配、服务优化以及人员管理等方面具有极为重要的意义。基于 YOLOv4 深度学习网络的排队人数统计系统利用先进的计算机视觉技术,能够自动、准确地对监控画面中的排队人群进行检测与人数统计。

     YOLOv4 采用了一种端到端的全卷积神经网络架构。它主要由三个部分组成:骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)。骨干网络负责对输入图像进行特征提取,通常采用如 CSPDarknet53 这样的深度卷积神经网络结构。


创作时间:2024-11-30 06:50:52

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1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图









4.内容简介

在现代社会的众多场景中,如银行、车站、餐厅等,排队人数的统计对于资源分配、服务优化以及人员管理等方面具有极为重要的意义。基于 YOLOv4 深度学习网络的排队人数统计系统利用先进的计算机视觉技术,能够自动、准确地对监控画面中的排队人群进行检测与人数统计。

     YOLOv4 采用了一种端到端的全卷积神经网络架构。它主要由三个部分组成:骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)。骨干网络负责对输入图像进行特征提取,通常采用如 CSPDarknet53 这样的深度卷积神经网络结构。


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