内容の概要:YOLO v4 は、リアルタイムの高精度ターゲット検出モデルです。このチュートリアルでは、YOLO v4 と SORT アルゴリズムに基づいて、複数ターゲット条件下で群集距離検出を実装する方法を詳しく説明します。 キーワード:YOLO v4 SORT 複数オブジェクト検出
新型コロナウイルス感染症流行の初期段階では、「社会的距離の維持」は常に世界中の「保護のコンセンサス」です。WHOの最低3フィート(0.9メートル)にせよ、我が国の1.5~2メートルにせよ、出発点は人と人との社会的距離を拡大することで感染リスクを減らすことだ。
過去 3 年間、私たちは Ng Enda の会社 Landing AI がリリースしたソーシャルディスタンス警告ツールを紹介し、Amazon が立ち上げた「Distance Assistant」についても報告してきました。なぜなら、それは孫悟空が唐僧のために描いた円に似ているからです。 、このツールを使用して、従業員が社会的距離を維持できるようにしたいと考えています。
過去の報道を読む:
今日はプロジェクトから開始し、YOLO v4 および SORT アルゴリズムに基づいて DeepSOCIAL を使用して複数のターゲットを追跡し、群衆の距離の監視を実現する方法をデモンストレーションします。
コードポータル:
DeepSOCIAL論文の解釈:
群集距離モニタリング DeepSOCIAL 最も包括的な中国語の論文 + ソースコードの紹介
このチュートリアルでは主に次のことを説明します。
注意すべき点:
以下は完全なトレーニング プロセスです。
# は、IPython.display からの依存関係を導入します。 import display、JavaScript、base64 からの画像 import b64decode、b64encode import os import cv2 import numpy as np import PIL import io import html import time import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
ダークネット !sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile !sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile !sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1 /' Makefile !sed -i 's/CUDNN_HALF=0/CUDNN_HALF=1/' Makefile !sed -i 's/LIBSO=0/LIBSO=1/' メイクファイル
!作る
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!pip install filterpy from sort import * mot_tracker = Sort(max_age=25, min_hits=4, iou_threshold=0.3)
入力 = "/openbayes/input/input1/OxfordTownCentreDataset.avi" ReductionFactor = 2 キャリブレーション = [[180,162],[618,0],[552,540],[682,464]]
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show_video('/openbayes/home/darknet/DeepSOCIAL_Crowd_Map.mp4')
show_video('/openbayes/home/darknet/DeepSOCIAL_DTC.mp4')
show_video('/openbayes/home/darknet/DeepSOCIAL_Social_Distancing.mp4')
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