【文件属性】：
文件名称：实时人数统计：使用IP摄像机实时统计人数
文件大小：37.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-01-30 02:22:30
opencv deep-learning ip-camera threading people-counter
实时人数统计
使用OpenCV中的实时视频流/ IP摄像机实时计数的人数。
这是对的改进/修改。
请参阅附加。 此外，还增加了对IP摄像机的支持。
现场演示
主要目的是将项目用作可扩展的业务视角。
用例：实时计算商店/建筑物/大型购物中心等中的人数。
如果人员超出限制，则向员工发送警报。
自动化功能并优化实时流以获得更好的性能（带有线程）。
用作进行人流分析的一种手段，并以某种方式解决COVID-19。
目录
简单理论
SSD检测器：
我们正在使用具有MobileNet架构的SSD（单发检测器）。 通常，只需要一次拍摄就可以检测图像中的任何内容。 即，一种用于生成区域提议，一种用于检测每个提议的对象。
与R-CNN等其他2种镜头探测器相比，SSD相当快。
顾名思义，MobileNet是一种DNN，旨在在资源受限的设备上运行。 例如，手机，网络摄像机，扫描仪等。
因此，从理论上讲，用MobileNet进行调校的SSD应该可以实现更快，更高效的对象检测器。
质心跟踪器：
质心跟踪器是目前最可靠的跟踪器之一。
简单来说，质心跟踪器会计算边界框的质心。
也就是说
【文件预览】：
People-Counting-in-Real-Time-master
----README.md(6KB)
----Log.csv(166B)
----mylib()
--------thread.py(823B)
--------centroidtracker.py(6KB)
--------mailer.py(1KB)
--------config.py(936B)
--------__pycache__()
--------trackableobject.py(328B)
----LICENSE(1KB)
----Run.py(11KB)
----requirements.txt(64B)
----videos()
--------example_01.mp4(16.66MB)
----mobilenet_ssd()
--------MobileNetSSD_deploy.caffemodel(22.08MB)
--------MobileNetSSD_deploy.prototxt(29KB)