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目标是构建一个具有以下功能的系统。 读取视频中的帧。在输入框架上绘制所需的参考线。使用对象检测模型检测人员。标记检测到的人的质心。跟踪该标记质心的运动。计算质心移动的方向(向上还是向下移动)。计算进入或离开参考线的人数。根据计数,递…人数统计和跟踪项目的方法
目标是构建一个具有以下功能的系统。
读取视频中的帧。在输入框架上绘制所需的参考线。使用对象检测模型检测人员。标记检测到的人的质心。跟踪该标记质心的运动。计算质心移动的方向(向上还是向下移动)。计算进入或离开参考线的人数。根据计数,递增或递减计数器。这些是我们构建深度学习项目需要遵循的基本步骤。现在让我们继续讨论要求。
人数统计和跟踪项目要求
我们可以在本地构建深度学习项目,因为它没有太多依赖项。 安装库:
pip install numpypip install opencv-python==3.4.2.16然后我们需要一个 Centroidtracker 的 python 文件。
这里我们将使用 YOLO v3 作为模型来检测帧中的人。因此,我们需要下载 YOLO v3 权重和 YOLO v3 配置文件以及 coco 类,即 coco.names 文件。您可以从这里下载相同的内容。
这是测试视频。