基于改进YOLOv7的码头作业人员检测算法OA北大核心CSTPCD
An Improved YOLOv7 Algorithm for Workers Detection in Port Terminals
广角监控图像中人员目标检测对于码头智能安防具有重要意义.针对传统YOLOv7算法在码头广角监控图像识别中,存在小目标特征提取能力弱、人员检测准确率低等问题,研究了基于改进YOLOv7的码头作业人员检测算法.为提升人员目标多尺度特征的检测性能及鲁棒性,设计了平衡码头人员分类与定位任务的上下文解耦(task-specific context decoupling,TSCODE)结构并联合聚集-分发机制(gather-and-distribute,GD…查看全部>>
Accurate detection of workers in wide-angle surveillance images is significant for intelligent surveillance in port terminals.However,the traditional YOLOv7 algorithm has limitations on the recognition of workers in wide-angle surveillance images,such as weak feature extraction ability,low detection accuracy,etc.To fill these gaps,an algorithm for terminal worker detection based on improved YOLOv7 is proposed.A task-specific context decoupling(TSCODE)structu…查看全部>>
张孝杰;张艳伟;邹鹰;尹学成;程祈文;沈汝超
武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063上海国际港务(集团)股份有限公司 上海 200080连云港新圩港码头有限公司 江苏 连云港 222248连云港新圩港码头有限公司 江苏 连云港 222248上海国际港务(集团)股份有限公司 上海 200080
计算机与自动化
交通安全广角监控图像码头作业人员检测定位YOLOv7
transport safetywide-angle surveillance imagesterminal's workers detection and localizationYO-LOv7
《交通信息与安全》 2024 (2)
67-75,9
国家科技重大专项项目(2022ZD0119303)资助
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