【A334】基于Python+OpenCV+dlib道路和商场人流统计

文件编号：A334

文件大小：48M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.5、dlib、Pycharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：基于Python+OpenCV+dlib道路和商场人流统计

用途：实时计算商店/建筑/购物中心等的人数。

如果人员超出限制，则向员工发出警报。

简单理论：

SSD detector:

-我们正在使用具有MobileNet体系结构的SSD（单点探测器）。通常，只需一次拍摄即可检测图像中的任何内容。也就是说，一个用于生成区域建议，一个用于检测每个建议的对象。

-与R-CNN等其他2个shot探测器相比，SSD速度非常快。

-顾名思义，MobileNet是一种设计用于在资源受限的设备上运行的DNN。例如，手机、ip摄像头、扫描仪等。

-因此，从理论上讲，配备MobileNet的SSD应该能够实现更快、更高效的目标检测器。

Centroid tracker:

-Centroid tracker是最可靠的跟踪器之一。

-为了简单起见，质心跟踪器计算边界框的质心。

-也就是说，边界框是图像中对象的（x，y）坐标。

-SSD获得坐标后，跟踪器将计算长方体的质心（中心）。换句话说，对象的中心。

-然后，为检测到的每个特定对象分配一个唯一ID，以便在帧序列上进行跟踪。

依赖包：

安装所有必需的Python依赖包：

pip install -r requirements.txt

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行界面：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频