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上传时间: 2021-12-13 16:32:22
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文件大小: 25.6MB
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文件类型: -
实时社交
使用OpenCV中的实时视频流/ IP摄像机实时进行社交疏离。
这是对( )的改进/修改。
请参考添加的。
输出量
输出量
用例:实时计算商店/建筑物/大型购物中心等中的人数。
如果人们超出了社交距离限制,则向员工发送警报。
优化实时流以获得更好的性能(带有线程)。
充当解决COVID-19的措施。
目录
简单理论
对象检测:
我们将使用在COCO数据集上受过训练的YOLOv3进行物体检测。
通常,单级检测器(如YOLO)往往不如两级检测器(R-CNN)准确,但速度要快得多。
YOLO将对象检测视为回归问题,获取给定的输入图像,并同时学习边界框坐标和相应的类标签