标题：基于YOLOv4-tiny的铁路车站旅客流量和旅客异常行为监测研究
作者：杨振北1；胡文斌2 刘骞2 颜河2 朱顺2 李志强2 田小文2；雷斌1；王焕民3
作者单位：1 兰州交通大学机电技术研究所，甘肃 兰州 730030；2 中国铁路兰州局集团有限公司 银川车务段，银川 750000；3 兰州正远软创电子科技有限责任公司，甘肃 兰州 730000
关键字：人流量检测；YOLOv4-tiny算法；Deep Sort算法；深度学习；图像处理
摘要：安全是铁路运输的永恒主题，为了实现对车站局部客流量的实时统计以及对旅客异常行为的监测和主动报警，设计了一种基于YOLOv4-tiny和Deep Sort算法的客流量统计和异常行人监测系统。采用深度学习YOLOv4-tiny算法检测行人目标以及旅客异常行为，利用Deep Sort算法进行对检测到的行人进行实时跟踪计数。实验结果表明该方法对客流量统计效果良好，平均精度达到81.65%；对行人及异常行为检测准确度达到82.99%。