基于YOLOv8的聯(lián)邦行人密度預(yù)測及閾值分析模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1665 K
標簽： 聯(lián)邦學(xué)習(xí) YOLOv8 踩踏事件
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文檔介紹：以有限空間公共場景踩踏事件為研究對象，以分布式機器學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以YOLOv8為人流識別工具，對人流密度進行預(yù)測并結(jié)合行人速度與行人密度關(guān)系對密度閾值進行分析。首先引接重慶市公安天網(wǎng)五大商圈有限空間公共場景的視頻作為數(shù)據(jù)源；其次應(yīng)用YOLOv8目標檢測算法，測算行人密度及速度；最后提出一種基于聯(lián)邦平均算法Federal Average Algorithm(FedAvg)的建模方法，在各客戶端不共享數(shù)據(jù)的情況下以全局模型匯聚各客戶端多階段訓(xùn)練參數(shù)的方式預(yù)測各時段人流密度并分析密度閾值，為聯(lián)合行動中多方不互傳數(shù)據(jù)環(huán)境下訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)提供理論支撐。
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