Создание программы-монитора стеллажей в магазинах

Используйте наглядную карту распределения тепла или данные о том, сколько человек вошло или вышло из магазина, цеха или побывало у стеллажей на складе.

Целевая операционная система:Ubuntu* 16.04 LTS

Время на реализацию: 30 минут

Использованное ПО:

Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit

Intel® System Studio

Использованные модели:

person-detection-retail-0013

GitHub* (C++) GitHub (Python*)

Что вы изучите

Используя источник видеоданных (веб-камера или загруженный видеофайл), создавайте наглядную карту распределения тепла или перемещений посетителей, подсчитывайте количество присутствующих людей и анализируйте результаты. Создавайте выходной видеофайл и сохраняйте специальный снимок для отправки в облако.

Узнайте больше о следующих решениях:

Приложения компьютерного зрения для Интернета вещей.
Подготовка информации для анализа наборов данных
Решения Интернета вещей для розничной торговли

Узнайте, как создать и использовать приложение со следующими возможностями:

❶ Обнаружение и регистрация количества людей, входящих в кадр и выходящих из него.
❷ Создание карты распределения тепла или перемещений посетителей.
❸ Запись видео и сохранение снимков.

Принцип работы

Приложение использует источник видеозаписи и заранее обрабатывает видеокадры с помощью функции карты распределения тепла, а также функции подсчета людей. Затем результаты объединяются для окончательного вывода данных и сохраняются как локально, так и в облаке.

❶ Визуализация шаблонов перемещений посетителей с течением времени начинается с предварительной обработки видеокадров с использованием функции HeatMap и применением ColorMap для создания карты распределения тепла.
❷ С помощью функции обработки данных в Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit осуществляется обнаружение и подсчет количества людей в видеокадре, а затем прорисовывается прямоугольник вокруг каждого обнаруженного посетителя.
❸ Видеокадры объединяются для создания конечных выходных данных и сохраняются локально в виде снимков. Снимки могут быть загружены в облако в виде большого двоичного объекта с помощью Microsoft Azure* для Python* SDK.