机器视觉行人数量实时监控统计报警系统设计.pdf
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1、设备管理与维修2023 翼8(下)0引言随着社会的进步与发展,一些公共场所在特殊时段交通繁忙。尤其是上下班高峰时段,车辆或物体总数超过其容量,导致消防、救援车辆等紧急车辆通行受阻。为降低公共安全事件发生的概率,有必要通过人工智能视觉技术,对人员密集场的人流量和密集度提前进行预判,以便于公共场所管理部门进行管理1。本文的研究重点是对物体的检测和跟踪,最终将物体的数量保持在特定的监视区域。管理决策者通过嵌入式视觉技术对特定区域的目标物体数量进行统计,当目标物体数量达到阈值时自主进行决定,并采取相应措施。嵌入式视觉是指一种通过视觉方法理解周边环境的机器。本文设计并实现了一种基于嵌入式机器视觉学习的目
2、标检测及特定目标模型特征的机器视觉识别应用系统2。机器视觉系统包括二部分,一是通过机器视觉对特定目标的检测,二是对行人模型特征的提取。在计算机 PC 端 YOLOv5 环境下建立行人模型,在树莓派YOLOv5 环境下通过摄像头实现对行人数量信息的视觉检测,并在显示界面实时统计出监测的行人数量3。此外,视觉目标检测系统可对视觉目标数量的阈值进行设定,当目标数量超过预期数值时,监控画面会进行实时计数报警提示。1嵌入式系统和人工智能嵌入式系统的主频、功耗一般比较低,计算能力相对较弱。人工智能算法的复杂度较高,很多情况下需要服务器、GPU 的介入才能实现算法的实时性。然而,嵌入式系统也能满足某些人工智
3、能算法的需求,如人脸识别、语音识别等。嵌入式系统可以作为复杂人工智能产品的数据采集终端或人机交互终端,依靠云端服务器完成人工智能系统的复杂计算任务4。2视觉检测技术2.1机器视觉随着机器学习的发展,很多肉眼很难直接量化的特征可以通过深度学习算法的自动学习来获取。很多通过传统算法无法量化的特征也可以利用深度学习实现量化,特别是在图像分类、目标识别等问题上有显著作用。机器视觉主要是用计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制5。2.2行人监测行人监测主要是通过行人模型识别器,在 Python 下搭建行人识别环境。当有行人信息通过目标区域时,
4、就会将目标行人框选出来,通过 DeepSORT 算法对目标行人进行跟踪,并将摄像头监测到的行人数量信息实时统计出来6。3目标识别系统传统的行人检测装置主要是通过相关设备上搭载的摄像头实现对行人信息进行采集,从而实现对目标信息的检测,本文设计的行人信息检测检测是通过 PC 端 YOLOv5 环境下对行人图片信息特征的标注、训练,提取出行人图像信息特征,建立行人模型文件。然后在树莓派 YOLOv5 环境下导入行人模型,并通过摄像头实现对行人信息的实时检测7。此外,通过 DeepSORT 算法还可以对行人进行轨迹跟踪及数量统计。3.1DeepSORT 算法传统目标跟踪算法采取的是 SORT 算法,由
5、于 SORT 算法是比较粗糙的追踪算法,在物体发生遮挡时容易丢失 ID。而DeepSORT 算法在 SORT 算法的基础上增加了级联匹配和新轨迹的确认,性能更优。本文设计的目标识别系统除了对目标信息进行检测外,还能对目标进行实时跟踪和计数8。3.2系统硬件系统目标识别硬件涉及 PC 端和可移动监控平台,其中 PC端用于训练目标识别的模型,可移动监控平台用于对目标区域行人数量信息进行实时检测并统计数量。树莓派处理器如图 1所示,它是一款基于 ARM 的微型电脑主板,以 SD/MicroSD 卡为数据存储器,主板搭载有 4 个 USB 接口和 1 个千兆以太网接口,可连接键盘、鼠标和网线,同时拥有
6、模拟信号的视频输出接口和 HDMI 高清视频输出接口。以上部件全部整合在一张仅比信用卡稍大的主板上,可以实现普通 PC 机的基本功能,只需接通电视机和键盘,就能实现电子表格、文字处理、游戏、播放高清视频等功能9。摘要:研究嵌入式树莓派处理器结合人工智能技术的视觉模型识别计数报警系统,实现对特定物体的检测。通过对行人特征模型的提取,在本地端对行人目标信息进行训练,生成特定训练模型,在 YOLOv5 环境下实现对行人实时检测,通过 DeepSORT 算法统计出行人数量。通过对人流量监控数值的动态调整,在行人数量超过预期数值时机器视觉系统自动报警,在公共道路场合人员限流方面有一定的应用价值。关键词:
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