越线检测的核心是通过算法识别目标(人、车、物)跨越预设虚拟边界,核心逻辑是 “目标检测 + 边界交叉判断”,算法分传统与深度学习两类,应用聚焦安防、交通等多场景。
传统视觉算法:基于背景建模(如 GMM、ViBe)提取前景目标,通过几何计算判断目标坐标是否跨越预设线。优点是轻量、实时性强,缺点是易受光照、遮挡影响。
• 深度学习算法:基于目标检测模型(如 YOLO、SSD)定位目标,结合目标轨迹或帧间位置变化判断越线。优点是抗干扰能力强、识别精度高,缺点是对硬件算力有要求。
• 混合算法:融合传统算法的实时性与深度学习的鲁棒性,适用于算力有限但精度要求中等的场景(如边缘设备)。