基于人体图像识别的客船人流检测技术探讨文献综述

随着全球旅游业的蓬勃发展和大型客船的普及，客船港口和船上的人流量日益增多，对客船的安全管理和服务质量提出了更高的要求。

传统的客船人流统计方法主要依靠人工计数，存在效率低、误差大、成本高等缺点，已经无法满足现代化客船管理的需求。

因此，基于人体图像识别的客船人流检测技术应运而生。

该技术利用计算机视觉和图像处理技术，自动识别和统计客船区域内的人流信息，为客船的运营管理、安全保障和服务提升提供重要的技术支撑。

本文首先介绍了客船人流检测技术的背景和意义，以及国内外研究现状；接着，对人体图像识别技术、人流检测算法、客船环境下的技术挑战等方面进行了详细阐述；然后，重点介绍了基于深度学习的客船人流检测算法，包括基于卷积神经网络的人体检测、基于循环神经网络的人流预测等；最后，对客船人流检测技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词：客船人流检测；人体图像识别；深度学习；计算机视觉；人流统计

#1.1客船人流检测
客船人流检测是指利用技术手段自动识别和统计客船区域内的人流信息，包括人数、密度、流动方向等。

其目的是为了掌握客船区域内的人员分布情况，为客船的运营管理、安全保障、服务提升等方面提供数据支持。

#1.2人体图像识别
人体图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是从图像或视频序列中自动识别和定位人体的存在。

常用的技术包括传统的图像处理方法（如：HOG特征 SVM分类器）和基于深度学习的方法（如：FasterR-CNN、YOLO等）。