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        機(jī)器視覺行人數(shù)量實(shí)時監(jiān)控統(tǒng)計報警系統(tǒng)設(shè)計

        2023-09-23 02:29:20付三麗
        設(shè)備管理與維修 2023年16期
        關(guān)鍵詞:樹莓行人報警

        付三麗

        (三亞學(xué)院理工學(xué)院,海南三亞 572022)

        0 引言

        隨著社會的進(jìn)步與發(fā)展,一些公共場所在特殊時段交通繁忙。尤其是上下班高峰時段,車輛或物體總數(shù)超過其容量,導(dǎo)致消防、救援車輛等緊急車輛通行受阻。為降低公共安全事件發(fā)生的概率,有必要通過人工智能視覺技術(shù),對人員密集場的人流量和密集度提前進(jìn)行預(yù)判,以便于公共場所管理部門進(jìn)行管理[1]。

        本文的研究重點(diǎn)是對物體的檢測和跟蹤,最終將物體的數(shù)量保持在特定的監(jiān)視區(qū)域。管理決策者通過嵌入式視覺技術(shù)對特定區(qū)域的目標(biāo)物體數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計,當(dāng)目標(biāo)物體數(shù)量達(dá)到閾值時自主進(jìn)行決定,并采取相應(yīng)措施。

        嵌入式視覺是指一種通過視覺方法理解周邊環(huán)境的機(jī)器。本文設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種基于嵌入式機(jī)器視覺學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測及特定目標(biāo)模型特征的機(jī)器視覺識別應(yīng)用系統(tǒng)[2]。機(jī)器視覺系統(tǒng)包括二部分,一是通過機(jī)器視覺對特定目標(biāo)的檢測,二是對行人模型特征的提取。

        在計算機(jī)PC 端YOLOv5 環(huán)境下建立行人模型,在樹莓派YOLOv5 環(huán)境下通過攝像頭實(shí)現(xiàn)對行人數(shù)量信息的視覺檢測,并在顯示界面實(shí)時統(tǒng)計出監(jiān)測的行人數(shù)量[3]。此外,視覺目標(biāo)檢測系統(tǒng)可對視覺目標(biāo)數(shù)量的閾值進(jìn)行設(shè)定,當(dāng)目標(biāo)數(shù)量超過預(yù)期數(shù)值時,監(jiān)控畫面會進(jìn)行實(shí)時計數(shù)報警提示。

        1 嵌入式系統(tǒng)和人工智能

        嵌入式系統(tǒng)的主頻、功耗一般比較低,計算能力相對較弱。人工智能算法的復(fù)雜度較高,很多情況下需要服務(wù)器、GPU 的介入才能實(shí)現(xiàn)算法的實(shí)時性。然而,嵌入式系統(tǒng)也能滿足某些人工智能算法的需求,如人臉識別、語音識別等。嵌入式系統(tǒng)可以作為復(fù)雜人工智能產(chǎn)品的數(shù)據(jù)采集終端或人機(jī)交互終端,依靠云端服務(wù)器完成人工智能系統(tǒng)的復(fù)雜計算任務(wù)[4]。

        2 視覺檢測技術(shù)

        2.1 機(jī)器視覺

        隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,很多肉眼很難直接量化的特征可以通過深度學(xué)習(xí)算法的自動學(xué)習(xí)來獲取。很多通過傳統(tǒng)算法無法量化的特征也可以利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)量化,特別是在圖像分類、目標(biāo)識別等問題上有顯著作用。機(jī)器視覺主要是用計算機(jī)模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,最終用于實(shí)際檢測、測量和控制[5]。

        2.2 行人監(jiān)測

        行人監(jiān)測主要是通過行人模型識別器,在Python 下搭建行人識別環(huán)境。當(dāng)有行人信息通過目標(biāo)區(qū)域時,就會將目標(biāo)行人框選出來,通過DeepSORT 算法對目標(biāo)行人進(jìn)行跟蹤,并將攝像頭監(jiān)測到的行人數(shù)量信息實(shí)時統(tǒng)計出來[6]。

        3 目標(biāo)識別系統(tǒng)

        傳統(tǒng)的行人檢測裝置主要是通過相關(guān)設(shè)備上搭載的攝像頭實(shí)現(xiàn)對行人信息進(jìn)行采集,從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)信息的檢測,本文設(shè)計的行人信息檢測檢測是通過PC 端YOLOv5 環(huán)境下對行人圖片信息特征的標(biāo)注、訓(xùn)練,提取出行人圖像信息特征,建立行人模型文件。然后在樹莓派YOLOv5 環(huán)境下導(dǎo)入行人模型,并通過攝像頭實(shí)現(xiàn)對行人信息的實(shí)時檢測[7]。此外,通過DeepSORT 算法還可以對行人進(jìn)行軌跡跟蹤及數(shù)量統(tǒng)計。

        3.1 DeepSORT 算法

        傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法采取的是SORT 算法,由于SORT 算法是比較粗糙的追蹤算法,在物體發(fā)生遮擋時容易丟失ID。而DeepSORT 算法在SORT 算法的基礎(chǔ)上增加了級聯(lián)匹配和新軌跡的確認(rèn),性能更優(yōu)。本文設(shè)計的目標(biāo)識別系統(tǒng)除了對目標(biāo)信息進(jìn)行檢測外,還能對目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時跟蹤和計數(shù)[8]。

        3.2 系統(tǒng)硬件

        系統(tǒng)目標(biāo)識別硬件涉及PC 端和可移動監(jiān)控平臺,其中PC端用于訓(xùn)練目標(biāo)識別的模型,可移動監(jiān)控平臺用于對目標(biāo)區(qū)域行人數(shù)量信息進(jìn)行實(shí)時檢測并統(tǒng)計數(shù)量。樹莓派處理器如圖1所示,它是一款基于ARM 的微型電腦主板,以SD/MicroSD 卡為數(shù)據(jù)存儲器,主板搭載有4 個USB 接口和1 個千兆以太網(wǎng)接口,可連接鍵盤、鼠標(biāo)和網(wǎng)線,同時擁有模擬信號的視頻輸出接口和HDMI 高清視頻輸出接口。以上部件全部整合在一張僅比信用卡稍大的主板上,可以實(shí)現(xiàn)普通PC 機(jī)的基本功能,只需接通電視機(jī)和鍵盤,就能實(shí)現(xiàn)電子表格、文字處理、游戲、播放高清視頻等功能[9]。

        3.3 系統(tǒng)軟件

        目標(biāo)識別系統(tǒng)軟件通過PC 端進(jìn)行環(huán)境搭建。PC 端環(huán)境搭建需要Acona、Python、PyCharm 進(jìn)行實(shí)驗測試環(huán)境的搭建。通過PyCharm 加載目標(biāo)源文件、通過Acona 搭建目標(biāo)測試的虛擬環(huán)境。行人模型是通過Lambel 軟件生成的,進(jìn)行行人圖片信息標(biāo)注,生成行人數(shù)據(jù)集。通過PyCharm 進(jìn)行數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練,并生成best.pt 模型文件。然后將模型文件導(dǎo)入到樹莓派中,進(jìn)行行人圖片、行人視頻、攝像頭行人信息的實(shí)時識別[10]。

        3.4 行人模型監(jiān)控

        樹莓派端配置好YOLOv5 環(huán)境后,導(dǎo)入行人模型文件即可進(jìn)行行人信息的實(shí)時監(jiān)測。樹莓派行人模型目標(biāo)測試結(jié)果及目標(biāo)人數(shù)超過預(yù)期數(shù)值時的報警畫面如圖2、圖3 所示。

        圖2 行人模型目標(biāo)測試

        圖3 目標(biāo)人數(shù)監(jiān)測報警

        通過圖2 可知監(jiān)測畫面實(shí)現(xiàn)了對目標(biāo)人物信息的實(shí)時監(jiān)測,并將人物數(shù)量的信息在監(jiān)控畫面端進(jìn)行了實(shí)時顯示。當(dāng)監(jiān)控畫面人數(shù)超過預(yù)期數(shù)值的時候,設(shè)備將發(fā)出實(shí)時報警提示(圖3)。當(dāng)目標(biāo)區(qū)域監(jiān)控數(shù)值小于報警最大數(shù)值時,監(jiān)控畫面上的紅色報警提示信息消失,監(jiān)控畫面恢復(fù)正常的目標(biāo)計數(shù)監(jiān)控狀態(tài)。

        3.5 監(jiān)控報警代碼

        監(jiān)控程序包括目標(biāo)識別代碼、相關(guān)數(shù)據(jù)包調(diào)用代碼,目標(biāo)計數(shù)代碼,其中目標(biāo)計數(shù)最大數(shù)值報警代碼如下:

        上述代碼中的最大數(shù)值15 即為目標(biāo)最大計數(shù)實(shí)時報警的上限閾值,報警閾值可以通過在程序中進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計數(shù)報警數(shù)值的變化。

        4 創(chuàng)新點(diǎn)

        傳統(tǒng)基于視覺的目標(biāo)識別是基于目標(biāo)器件的識別器,通過攝像頭識別出特定目標(biāo)模型,并將目標(biāo)物體顯示出來。還有一類基于目標(biāo)的模型識別通過PC 端將目標(biāo)信息識別出來,并對目標(biāo)信息進(jìn)行特殊標(biāo)簽備注。本文設(shè)計的機(jī)器目標(biāo)視覺識別系統(tǒng)通過PC 端訓(xùn)練、生成目標(biāo)模型,通過樹莓派處理器搭載攝像頭識別目標(biāo)物體,跟蹤其軌跡,并將目標(biāo)物體的數(shù)量信息實(shí)時統(tǒng)計出來。此外,本文設(shè)計的視覺目標(biāo)檢測模型增加了檢測目標(biāo)數(shù)量超閾值實(shí)時報警的功能,并可以通過修改程序調(diào)整監(jiān)控最大人流量的閾值,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測設(shè)備的無人值守監(jiān)測功能。

        5 總結(jié)

        本文基于樹莓派處理器實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺效果符合預(yù)期要求,但視覺識別的相關(guān)應(yīng)用在功能方面還有很大的擴(kuò)展空間,未來可以結(jié)合更復(fù)雜的視覺識別報警算法進(jìn)行視覺識別反饋技術(shù)的更新拓展。本文設(shè)計的視覺識別檢測系統(tǒng)中應(yīng)用了大量人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),對科研人員入門機(jī)器學(xué)習(xí)有一定參考價值。

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