Python基于深度学习的区域人员计数系统(部署教程和源码)
由于图床过期,图片无法正常显示,有图阅览请移步以下Gitee/Github网址,文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取
Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projects
Github(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories
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:
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。
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。
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
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。
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:
1 | import cv2 |
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
1 |
|
这个程序文件名为cut_hsv_range.py,它的功能是通过在HSV图像上选择两个点,确定一个矩形范围,并计算该范围内的像素的HSV值的最小值和最大值。
程序首先导入了cv2、numpy和matplotlib.pyplot库。然后,它读取了一个名为’./chess/6.png’的图像,并创建了一个图像的副本。
接下来,程序进入一个循环,直到用户选择了两个点。在每次循环中,程序会调整图像的尺寸,并将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后,程序复制了一份HSV图像。
程序定义了一个getpos函数,用于处理鼠标事件。当鼠标移动时,程序会在HSV图像上绘制一条水平和垂直线,并显示更新后的图像。当鼠标左键按下时,程序会记录下鼠标点击的坐标,并根据这两个点确定一个矩形范围。然后,程序会遍历该范围内的像素,并将其HSV值分别存储在hlist、slist和vlist列表中。最后,程序会对这些列表进行排序,并打印出最小值和最大值。
程序会在窗口中显示HSV图像,并等待用户选择两个点。用户可以通过点击鼠标左键选择第一个点,然后再次点击鼠标左键选择第二个点。完成选择后,用户可以按任意键退出程序。
注意:程序中的路径’./chess/6.png’是示例路径,需要根据实际情况进行修改。
5.3 torch_utils.py
1 |
|
这个程序文件是一个PyTorch工具文件,主要包含了一些与PyTorch相关的实用函数和类。下面是文件中的一些主要部分:
- 导入所需的库和模块。
- 定义了一个上下文管理器
torch_distributed_zero_first
,用于在分布式训练中使所有进程等待每个本地主进程执行某些操作。 - 定义了一个函数
date_modified
,用于返回文件的最后修改日期。 - 定义了一个函数
git_describe
,用于返回当前代码所在的Git仓库的描述信息。 - 定义了一个函数
select_device
,用于选择使用的设备(CPU或GPU)。 - 定义了一个函数
time_sync
,用于获取PyTorch准确的时间。
6.系统整体结构
整体功能和构架概述:
该项目是一个目标检测系统,使用YOLOv7模型进行目标检测。它包含了训练、推理和界面展示等功能。整体构架包括了模型定义、数据处理、训练、推理和界面展示等模块。
下面是每个文件的功能概述:
文件路径 | 功能概述 |
---|---|
check_img.py | 对指定文件夹中的图片进行降噪和压缩处理 |
cut_hsv_range.py | 在HSV图像上选择两个点,确定一个矩形范围,并计算该范围内的像素的HSV值的最小值和最大值 |
demo.py | 加载模型并进行目标检测,将检测结果标注在图像或视频上 |
Interface.py | 加载模型并进行目标检测的接口文件 |
torch_utils.py | 包含了一些与PyTorch相关的实用函数和类 |
train.py | 用于训练模型的脚本,包括模型的初始化、数据加载、优化器的设置、训练循环、日志记录等 |
ui.py | 图形用户界面文件,用于展示检测结果和与用户交互 |
models\common.py | 包含了一些通用的模型定义和函数 |
models\experimental.py | 包含了一些实验性的模型定义和函数 |
models\tf.py | 包含了一些与TensorFlow相关的模型定义和函数 |
models\yolo.py | 包含了YOLO模型的定义和相关函数 |
models_init_.py | 模型模块的初始化文件 |
tools\activations.py | 包含了一些激活函数的定义和相关函数 |
tools\augmentations.py | 包含了一些数据增强的定义和相关函数 |
tools\autoanchor.py | 包含了自动锚框生成的相关函数 |
tools\autobatch.py | 包含了自动批处理大小调整的相关函数 |
tools\callbacks.py | 包含了一些回调函数的定义和相关函数 |
tools\datasets.py | 包含了数据集的定义和相关函数 |
tools\downloads.py | 包含了下载数据集和权重文件的相关函数 |
tools\general.py | 包含了一些通用的函数和工具 |
tools\loss.py | 包含了一些损失函数的定义和相关函数 |
tools\metrics.py | 包含了一些评估指标的定义和相关函数 |
tools\plots.py | 包含了一些绘图函数的定义和相关函数 |
tools\torch_utils.py | 包含了一些与PyTorch相关的工具函数 |
tools_init_.py | 工具模块的初始化文件 |
tools\aws\resume.py | 包含了在AWS上恢复训练的相关函数 |
tools\aws_init_.py | AWS工具模块的初始化文件 |
tools\flask_rest_api\example_request.py | 包含了Flask REST API的示例请求 |
tools\flask_rest_api\restapi.py | 包含了Flask REST API的相关函数和路由 |
tools\loggers_init_.py | 日志记录器模块的初始化文件 |
tools\loggers\wandb\log_dataset.py | 包含了使用WandB记录数据集的相关函数 |
tools\loggers\wandb\sweep.py | 包含了使用WandB进行超参数搜索的相关函数 |
tools\loggers\wandb\wandb_utils.py | 包含了与WandB相关的实用函数 |
tools\loggers\wandb_init_.py | WandB日志记录器模块的初始化文件 |
utils\activations.py | 包含了一些激活函数的定义和相关函数 |
utils\augmentations.py | 包含了一些数据增强的定义和相关函数 |
utils\autoanchor.py | 包含了自动锚框生成的相关函数 |
utils\autobatch.py | 包含了自动批处理大小调整的相关函数 |
utils\callbacks.py | 包含了一些回调函数的定义和相关函数 |
utils\datasets.py | 包含了数据集的定义和相关函数 |
utils\downloads.py | 包含了下载数据集和权重文件的相关函数 |
utils\general.py | 包含了一些通用的函数和工具 |
utils\loss.py | 包含了一些损失函数的定义和相关函数 |
utils\metrics.py | 包含了一些评估指标的定义和相关函数 |
utils\plots.py | 包含了一些绘图函数的定义和相关函数 |
utils\torch_utils.py | 包含了一些与PyTorch相关的工具函数 |
utils_init_.py | 工具模块的初始化文件 |
utils\aws\resume.py | 包含了在AWS上恢复训练的相关函数 |
utils\aws_init_.py | AWS工具模块的初始化文件 |
utils\flask_rest_api\example_request.py | 包含了Flask REST API的示例请求 |
utils\flask_rest_api\restapi.py | 包含了Flask REST API的相关函数和路由 |
utils\loggers_init_.py | 日志记录器模块的初始化文件 |
utils\loggers\wandb\log_dataset.py | 包含了使用WandB记录数据集的相关函数 |
utils\loggers\wandb\sweep.py | 包含了使用WandB进行超参数搜索的相关函数 |
utils\loggers\wandb\wandb_utils.py | 包含了与WandB相关的实用函数 |
utils\loggers\wandb_init_.py | WandB日志记录器模块的初始化文件 |
请注意,由于文件较多,表格中只列出了部分文件。
7.改进的高效的聚合网络
参考该改进的博客,主要考虑的因素是参数量、计算量和计算密度。但从内存访存的角度出发出发,还可以分析输入/输出信道比、构时分文Am却更多地考虑卷积层输出张量影响(shufflenet论文提出)。在执行模型缩放时还需考虑激活函数,即更多地考虑卷积层输出张量中的元素数量。
图(b)中CSPVoVNet是VoVNet的一个变体。除了考虑上述几个设计问题外,CSPVoVNet的体系结构还分析了梯度路径,使不同层能够学习更多样化的特征。上面描述的梯度分析方法还能使推理速度更快、模型更准确(看下图!其实和Resnext有点像,但比它复杂一些)。
8.添加SimAM注意力机制
1 | # YOLOv7 🚀, GPL-3.0 license |
9.系统整合
参考博客《Python基于深度学习的区域人员计数系统(部署教程和源码)》
10.参考文献
[1]李苗,刘卫宁,孙棣华,等.视频监视技术在公交车自动乘客计数中的应用[J].西华大学学报(自然科学版).2006,(4).DOI:10.3969/j.issn.1673-159X.2006.04.002.
[2]丁英丽.智能光电计数系统的设计[J].计量与测试技术.2004,(2).DOI:10.3969/j.issn.1004-6941.2004.02.018.
[3]陆永超,洪添胜.基于PC-单片机分布式计数系统[J].电子测量技术.2004,(4).DOI:10.3969/j.issn.1002-7300.2004.04.047.
[4]主编王煜东. 传感器及应用 [M].机械工业出版社,2005.
[5]戴佳. 51单片机C语言应用程序设计实例精讲 [M].电子工业出版社,2007.
[6]李文仲, 段朝玉等编著. 短距离无线数据通信入门与实战 [M].北京航空航天大学出版社,2006.
[7]李江全. visual basic串口通信与测控应用技术实战详解 [M].人民邮电出版社,
[8]主编李建忠. 单片机原理及应用 [M].西安电子科技大学出版社,2008.
[9]赫建国, 郑燕, 薛延侠编著. 单片机在电子电路设计中的应用 [M].清华大学出版社,2006.