Python项目—智慧安防.pdf

Python 项目—智慧安防 智慧安防项目是基于 Python 语言开发的一款智能视频分析系统，旨在解决城市监控中大量视频数据的处理和分析难题。该项目采用深度学习技术对视频数据进行处理，高效对海量视频中的行人进行结构化分析，从而能够加快检索速度。 项目背景： 随着平安城市的飞速发展和安防应用的深入与推广，应用场景对视频的依赖急剧增加，同时对智能视频分析也提出了巨大的挑战。监控摄像头的数量和每天产生的视频数量急速增加，海量摄像头之间数据的协同感知和视频分析变得越来越重要。 项目价值： 本项目的实现对城市安全和稳定的重要基础，成为智慧城市的重要载体。视频结构化作为数字视网膜的关键一环，对于构建智慧城市尤其重要。该项目能够提供丰富的“人像防控”应用，实现敏感人群的态势分析、动态轨迹研判等，并能有效地监测某些地区附近各大商圈的实时人流量，做好人流量疏散，预防交通堵塞等问题。 技术栈架构： 本项目的技术栈架构包括 Python 3.7、PyCharm、PyTorch、OpenCV 4.2 等。硬件要求包括 720P 或 1080P 的高清数字摄像机和 GTX 980 或 GTX Titan 的 GPU 服务器。 项目结构说明： 本项目可分为三个层次，分别为业务层、视觉算法层和基础设施层。业务层封装了用户所需的功能和算法，视觉算法层主要由特征提取及其他辅助算法组成，基础设施层包括云计算平台、云存储平台等。 视频结构化： 视频结构化是指对视频中的目标结构化，包括视频中行人结构化、人脸结构化、非机动车结构化、机动车机构化等。结构化的核心就是如何准确地识别目标的属性信息。本项目是一个易于使用并且功能强大的软件解决方案，能够对视频内容快速处理和分析，深度挖掘视频的价值。 项目流程： 本项目的流程包括从监控设备中获取录制的视频、视频编解码技术、指定抽帧规则、行人检测算法、行人跟踪算法、行人抓拍算法、行人量评分算法及人脸识别算法等步骤。 本项目旨在解决城市监控中大量视频数据的处理和分析难题，提供了丰富的“人像防控”应用，实现敏感人群的态势分析、动态轨迹研判等，并能有效地监测某些地区附近各大商圈的实时人流量，做好人流量疏散，预防交通堵塞等问题。