【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 Python基于深度学习的区域人员计数系统(源码+项目说明).zip ## 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):
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