Real Time Human Detection Counting

✔ 실시간 인간 탐지 및 계산

• 실시간 이미지, 비디오 및 카메라에서 인간을 감지하고 계산하기 위해 Faster RCNN inception v2 파이썬 모델을 기반으로 한 텐서 플로우.
• 미리 훈련 된 frozen_inference_graph.pb frozen 그래프를 사용하여 감지를 처리합니다.
• Enumeration Plot 및 Avg. Accuracy Plot .

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? 요구 사항 :

• 파이썬 3
• 티킨터
• 메시지 상자
• 필
• CV2
• Argparse
• matplotlib.pyplot
• Numpy
• 시간
• OS
• 텐서 플로
• FPDF

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?이 스크립트가 작동하는 방법 :

• 사용자는 파일을 다운로드하고 로컬 시스템에서 main.py를 실행하면됩니다.
• 응용 프로그램의 시작 창에서 사용자는 신청서를 시작하거나 응용 프로그램에서 종료 할 수있는 사용자를 사용하여 시작 및 종료 옵션을 볼 수 있습니다.
• 사용자가 시작 버튼을 사용하여 애플리케이션을 시작하면 새 창이 열리므로 사용자가 이미지에서 감지하거나 비디오에서 감지하거나 카메라에서 감지하는 옵션을 가진 사용자가 허용됩니다.
• 사용자가 첫 두 옵션 중 하나를 선택하면 선택 버튼을 사용하여 각 파일을 선택해야합니다.
• 사용자는 미리보기 버튼을 사용하여 선택한 파일을 미리 볼 수 있으며 감지 버튼을 사용하여 사람을 감지하고 계산할 수 있습니다.
• 또한 사용자를 선택하면 카메라를 통해 마지막으로 감지하는 마지막 옵션은 카메라가 열리 자마자 카메라 버튼을 사용하여 카메라를 열어야합니다. 탐지 프로세스가 시작됩니다.
• 감지 프로세스가 완료되거나 사용자가 수동으로 완료되면 두 개의 그래프가 표시됩니다.
  • 1.) 열거 플롯 (인간 수와 시간) 및
  • 2.) AVG. 정확도 플롯 (AVG. 정확도 대 시간).
• 이 두 가지 플롯과 함께 Crowd Report를 생성하는 옵션도 클릭하면 PDF 형태의 군중 보고서가 프로젝트 파일 위치에 자동으로 저장된 ANS가 생성됩니다.
• 군중 보고서에는 Max Human Count, Max 정확도, Max Avg와 같은 정보가 있습니다. 정확도와 군중에 대한 두 줄 상태.

? 정비 :

• 이 스크립트는 사용자가 실시간 이미지, 비디오 또는 카메라를 통해 인간의 수를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 그 후 군중 보고서를 통해 군중 분석을 분석합니다.

? 컴파일 단계 :

• 필요한 모든 라이브러리를 설치하십시오.
• 그 후 코드 파일을 다운로드하고 로컬 시스템에서 main.py를 실행하십시오.
• 그런 다음 스크립트가 실행되기 시작하고 사용자는 인간을 감지하고 수를 얻음으로써이를 탐색 할 수 있습니다.

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? 스크린 샷 :

• 영상:

• 동영상:

• 카메라:

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시간이 지남에 따라 스타 가이저 :

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? 시간이 지남에 따라 포커 :

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? 기고자 :