社交距离监控系统：支持AI的社交距离检测工具，可通过分析来自摄像机的实时视频流来检测人们是否彼此保持安全距离。 -创意积分：Landing AI（https：landing.ai）

社交距离检测；可以对人物出现的彼此距离进行测距，彼此间分配ID；毕业设计可参考

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

社交距离检测 您可以在此处找到包含完整算法和代码的视频：（ ） Github通常不支持大于25 Mb的文件。您可以在找到yolo权重 下载并移至yolo-coco文件夹 对于CPU： 要在您的终端中运行此代码： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r requirements.txt以安装与此项目相关的python依赖项，例如opencv，numpy，scipy等。 运行命令time python social_distance_detector.py --input pedestrians.mp4 --output output.avi --display 1运行您的社交距离检测项目 运行命令的最后一行后，将弹出一个窗口，执行该文件后，将在目录中显示一个output.avi文件，如下所示： 对于GPU： 您可以在这里找到我的Googl