专栏首页机器学习AI算法工程基于深度学习的自动化行人检测和监控系统

基于深度学习的自动化行人检测和监控系统

监控在安保和巡查中发挥着重要作用,但也是一项非常乏味的任务,深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统,能够自动化进行人流统计和行人检测。

完整源码获取方式:

关注微信公众号 datayx 然后回复 监控 即可获取。

本系统由以下三个子项目组成:

  • 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统
  • 2.基于Android平台的推流系统
  • 3.基于JavaWeb的展示系统

服务器部署

配置

基本要求

操作系统

Ubuntu 16.04 x64

CPU

主频2.0GHz 以上

内存

8G以上

GPU

NVIDIA GTX1080以上

网络

服务器IP地址需是公网IP

基于TensorFlow平台的行人检测系统

运行系统:

  • 把训练模型后得到的.pb模型文件复制在python目录下;
  • 修改main.py文件RTMP_HOST变量,运行main.py

基于Android平台的推流系统

运行系统:

  • 在Idea或者AndroidStudio中导入android目录下的工程,并修改MainActivity.java中的静态变量;

基于SSM(SpringMVC+Spring+Mybatis)互联网轻量级框架的展示系统

运行系统:

展示系统基于Idea集成开发环境进行开发,SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置,在Idea中导入web目录下的工程,导出war包,将war包放在服务器tomcat/webapps目录下,运行./startup.sh,启动tomcat容器

项目展示

展示行人检测项目完整效果

https://pan.baidu.com/s/1X7BX5QSbqZFx2Y6XElW4ZA

新增了针对大数据量的人流统计的可视化视图;

本文分享自微信公众号 - 机器学习AI算法工程(datayx)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-01-15

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