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摘要 在机器视觉中，行人是目标识别的中心对象。视频图像中行人和行人流量的采集在智能城市安全中起着重要的作用。所以，有效控制公共场所的人数，是改善公共场所秩序和管理的有效方法，可以极大地提高公共场所的安全性，减少事故的发生，保障每个人的安全，增强社会信任。 本论文研究了基于YOLO算法的实时统计行人的方法YOLOv3。YOLOv3将检测图像网格分成较小的部分，以获得更多的检测帧和更高的检测可靠性。该算法基于边界选择方法，对行人进行统计，可以有效地对电梯入口和建筑物入口的行人流量进行计数，并在特定时间检测屏幕上的人数。它还计算特定时期内的人员流动。与传统的行人检测算法相比，YOLOv3与
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