## 1.研究背景与意义
随着人工智能和计算机视觉的快速发展,人员计数系统在各个领域中变得越来越重要。从零售业到交通管理,从安防监控到人流分析,人员计数系统可以提供有价值的数据和信息,帮助决策者做出更好的决策。
然而,传统的人员计数系统往往面临一些挑战。首先,传统的基于传感器的人员计数系统需要大量的设备和布线工作,增加了系统的复杂性和成本。其次,传统的计数方法通常基于简单的规则和算法,对于复杂的场景和变化的环境往往效果不佳。此外,传统的计数系统往往需要人工干预和校正,耗费时间和人力资源。
为了解决这些问题,本研究提出了一种基于深度学习的区域人员计数系统,利用Python编程语言实现。深度学习是一种机器学习的方法,通过模拟人脑神经网络的结构和功能,可以从大量的数据中学习和提取特征,从而实现更准确和智能的计数。
本研究的主要目标是开发一个简单易用、高效准确的人员计数系统,可以在各种场景下使用。具体来说,本研究的贡献包括以下几个方面:
1. 开发基于深度学习的人员计数算法:本研究将利用深度学习的方法,通过训练神经网络模型,实现对人员的准确计数。深度学习的优势在于可以自动学习和提取特征,适应不同的场景和环境。
2. 设计区域人员计数系统的架构:本研究将设计一个完整的区域人员计数系统的架构,包括数据采集、特征提取、模型训练和计数输出等模块。系统将采用Python编程语言实现,具有良好的可扩展性和易用性。
3. 提供部署教程和源码:为了方便其他研究者和开发者使用和扩展本研究的成果,我们将提供详细的部署教程和源码。通过这些资源,其他人可以快速理解和使用本研究的方法和系统。
本研究的意义在于提供了一种新的、基于深度学习的人员计数系统,可以应用于各种领域和场景。与传统的计数方法相比,本系统具有更高的准确性和智能性,可以更好地满足实际需求。此外,通过提供部署教程和源码,本研究还可以促进相关领域的研究和应用的发展。
总之,本研究旨在开发一种基于深度学习的区域人员计数系统,通过Python编程语言实现,并提供详细的部署教程和源码。该系统具有重要的实际应用价值,可以在各个领域中提供有价值的数据和信息,帮助决策者做出更好的决策。
# 2.图片演示
![2.png](cd1b7e48d05f51026341cf4daa2a602f.webp)
![3.png](da33ec0325a194bb63689ac197d48763.webp)
![4.png](8afe122a8a0289a3b2e07e9fb419aa92.webp)
# 3.视频演示
https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1P7S6/?vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08
# 4.YOLOv7模型
按照论文,目前模型精度和推理性能比较均衡的是yolov7 模型(对应的开源git版本为0.1版)。根据源码+导出的onnx文件+“张大刀”等的网络图(修改了其中目前我认为的一些bug,增加一些细节)。重新绘制了yoloV7 0.1版本的非常详尽网络结构。注意:
1)其中的特征图结果维度注释是按照箭头的流方向,不是固定的上下方向。
2)输入输出仅仅是指当前模块的输入输出,整体需要根据流方向累乘计算最终的结果。
3)该模型版本没有辅助训练头。
整体上和YOLOV5是相似的,主要是网络结构的内部组件的更换(涉及一些新的sota的设计思想)、辅助训练头、标签分配思想。
![image.png](b81d774ef527dc52bc877f2fdcfb0319.webp)
## 5.核心代码讲解
#### 5.1 check_img.py
以下是将上述代码封装为一个类的核心部分:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
class ImageProcessor:
def __init__(self, path, train_file):
self.path = path
self.train_file = train_file
self.num = 0
def process_images(self):
result = os.listdir(self.path)
if not os.path.exists(self.train_file):
os.mkdir(self.train_file)
for i in result:
try:
image = cv2.imread(self.path + '/' + i)
cv2.imwrite(self.train_file + '/' + 'Compressed' + i, image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
self.num += 1
except:
pass
print('数据有效性验证完毕,有效图片数量为 %d' % self.num)
if self.num == 0:
print('您的图片命名有中文,建议统一为1(1).jpg/png')
```
这样,你可以通过创建一个`ImageProcessor`对象,并调用`process_images`方法来处理图片。
该程序文件名为check_img.py,主要功能是对指定文件夹中的图片进行降噪和压缩处理。
程序首先导入了cv2、numpy和os模块。cv2是OpenCV库,用于图像处理;numpy是Python的数值计算库;os是用于操作文件和目录的模块。
程序定义了一个路径变量path,指定了存放需要处理的图片的文件夹路径。然后使用os模块的listdir函数获取该文件夹下的所有文件名,并将结果保存在result变量中。
接下来定义了一个存放处理后图片的文件夹路径train_file,并使用os模块的mkdir函数创建该文件夹(如果不存在)。
然后使用一个循环遍历result中的每个文件名。在循环中,程序尝试使用cv2模块的imread函数读取当前文件名对应的图片,并将结果保存在image变量中。
然后使用cv2模块的imwrite函数将处理后的图片保存到train_file文件夹中,文件名为'Compressed' + 当前文件名,保存格式为JPEG,压缩质量为100。
循环结束后,程序输出数据有效性验证完毕,并显示有效图片数量。
最后,程序判断有效图片数量是否为0,如果是,则输出建议统一图片命名为'1(1).jpg/png',否则程序结束。
#### 5.2 cut_hsv_range.py
```python
class ImageProcessor:
def __init__(self, image_path):
self.image = cv2.imread(image_path)
self.imagecopy = self.image.copy()
self.list1 = []
self.list2 = []
self.num = 0
def resize_image(self):
self.image = cv2.resize(self.image, (0, 0), fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
self.image = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
def getpos(self, event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
HSV = self.HSV2.copy()
cv2.line(HSV, (0, y), (HSV.shape[1]-1, y), (255, 255, 255), 1, 4)
cv2.line(HSV, (x, 0), (x, HSV.shape[0] - 1), (255, 255, 255), 1, 4)
cv2.imshow("imageHSV", HSV)
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
self.num += 1
HSV = self.HSV2.copy()
if self.num == 1:
self.list1.append([x, y])
print('请点击HSV图片上第二个点')
if self.num == 2:
self.num = 0
self.list2.append([x, y])
hlist = []
slist = []
vlist = []
for i in range(min(self.list1[-1][0], self.list2[-1][0]), max(self.list1[-1][0], self.list2[-1][0])):
for j in range(min(self.list1[-1][1], self.list2[-1][1]), max(self.list1[-1][1], self.list2[-1][1])):
hlist.append(self.HSV[j, i][0])
slist.append(self.HSV[j, i][1])
vlist.append(self.HSV[j, i][2])
hlist.sort()
slist.sort()
vlist.sort()
print(hlist)
print(slist)
print(v