온라인 튜토리얼 | 인터넷 스타 프로젝트인 DeepSOCIAL을 활용해 사회적 거리두기 모니터링
내용을 한눈에 보기:YOLO v4는 실시간 고정밀 타겟 감지 모델입니다. 이 튜토리얼에서는 YOLO v4와 SORT 알고리즘을 기반으로 다중 타겟 조건에서 군중 거리 감지를 구현하는 방법을 자세히 설명합니다. 키워드:YOLO v4 SORT 다중 객체 감지
코로나19 발병 초기에는"사회적 거리두기"는 전 세계적으로 늘 "보호에 대한 합의"였습니다.WHO가 최소 3피트(0.9m)를 권고하든, 우리나라가 1.5~2m를 권고하든, 결국은 사람들 간의 사회적 거리를 넓혀 감염 위험을 줄이는 게 출발점입니다.
지난 3년 동안, 우리는 앤드류 응의 회사인 랜딩 AI가 출시한 사회적 거리두기 경고 도구를 소개했고, 또한 아마존이 출시한 "거리 도우미"에 대해서도 보도했습니다. 이 도구는 손오공이 당승을 위해 그린 원과 유사하여 주목을 받았습니다. 이 도구를 사용하여 직원들이 사회적 거리를 유지하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
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오늘은 프로젝트부터 시작하여 YOLO v4와 SORT 알고리즘을 기반으로 하는 DeepSOCIAL을 사용하여 여러 타겟을 추적하고 군중 거리 모니터링을 달성하는 방법을 보여드리겠습니다.
코드 포털:
DeepSOCIAL 논문 해석:
군중 거리 모니터링 DeepSOCIAL 가장 완벽한 중국어 논문 + 소스 코드 가이드
프로젝트 코드 세부 정보
이 튜토리얼에서는 주로 다음 내용을 보여줍니다.
- YOLO 컴파일
- 사회적 거리두기 모니터링 및 감염 위험 평가를 위한 추론 과정
메모:
- infer.ipynb는 주로 사회적 거리를 모니터링하고 감염 위험을 평가하는 추론 과정을 소개합니다. 보행자의 영상을 입력하면 해당 모니터링 및 평가 정보를 얻을 수 있습니다.
- 실행에는 GPU가 권장됩니다.
전체 교육 과정은 다음과 같습니다.
1. 코드 환경 준비
#는 IPython.display에서 display, Javascript, Image를 가져오고, base64에서 b64decode, b64encode를 가져오고, os에서 cv2를 가져오고, numpy as np를 가져오고, PIL을 가져오고, io에서 html을 가져오고, time에서 matplotlib.pyplot을 plt로 가져오고, %에서 matplotlib inline을 가져오는 종속성을 도입합니다.
2. YOLO 컴파일
darknet !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/' Makefile
!만들다
3. Darknet의 Python 인터페이스 사용
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4. SORT 알고리즘을 사용하여 실시간으로 대상을 추적합니다.
!pip install filterpy from sort import * mot_tracker = Sort(max_age=25, min_hits=4, iou_threshold=0.3)
5. 입력 설정
입력 = "/openbayes/input/input1/OxfordTownCentreDataset.avi" 감소 계수 = 2 교정 = [[180,162],[618,0],[552,540],[682,464]]
6. DeepSOCIAL 파라미터 설정 및 기능 소개
전체 코드를 보려면 여기를 방문하세요.
7. 추론 과정
8. 결과 발표
show_video('/openbayes/home/darknet/DeepSOCIAL_Crowd_Map.mp4')
show_video('/openbayes/home/darknet/DeepSOCIAL_DTC.mp4')
show_video('/openbayes/home/darknet/딥소셜_사회적_거리두기.mp4')
전체 노트북을 보려면 여기를 방문하세요.
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