人群流量監(jiān)控，安全管理升級

1、整體說明

每年寒暑假,五一,十一,春運等時候,特定的旅游景點,車站等地區(qū)會有大量的人流。而在一個地區(qū),人流密度過大很容易造成踩踏事故。人流量統(tǒng)計可以統(tǒng)計圖像中的人體個數(shù)和流動趨勢,與監(jiān)控技術結合起來,可以提前預警,進而避免悲劇的發(fā)生。針對這一方面我前期曾經寫過一個自動告警的方案,這次人流量統(tǒng)計又有了進一步的升級,支持area參數(shù)框選多個區(qū)域進行局部人數(shù)統(tǒng)計,可以對區(qū)域進行更加準確的管理。這次對方案進行了升級,形成了人群流量監(jiān)控,安全管理升級版方案。

2、平臺接入

人流量統(tǒng)計動態(tài)版接入網(wǎng)址具體接入方式比較簡單,可以參考我的另一個帖子,這里就不重復了:　　

3、調用攻略(Python3)及評測

3.1首先認證授權:

在開始調用任何API之前需要先進行認證授權,具體的說明請參考　　

具體Python3代碼如下:　　

3.2人流量統(tǒng)計分析接口調用:

詳細說明請參考

接口描述

對于輸入的一張圖片(可正常解碼,且長寬比適宜),識別和統(tǒng)計圖像當中的人體個數(shù)(靜態(tài)統(tǒng)計,不支持追蹤和去重)。

適用于3米以上的中遠距離俯拍,以頭部為主要識別目標統(tǒng)計人數(shù),無需正臉、全身照,適應各類人流密集場景(如:機場、車展、景區(qū)、廣場等);默認識別整圖中的人數(shù),支持指定不規(guī)則區(qū)域的人數(shù)統(tǒng)計,同時可輸出渲染圖片。

攝像頭硬件選型無特殊要求,分辨率建議720p以上,更低分辨率的圖片也能識別,只是效果可能有差異。暫不適用夜間紅外監(jiān)控圖片,后續(xù)會考慮擴展。

注:接口默認返回整張圖片中的人數(shù),如需統(tǒng)計特定框選區(qū)域的人數(shù),請使用area參數(shù)添加識別區(qū)域坐標信息?！　?/p>

4、結果測試:　　

處理時長:3.51秒

person_num 276

area_counts [110, 158]　　

處理時長:3.19秒

person_num 901

area_counts [0, 733, 167]

測試結果:人群流量監(jiān)控支持不規(guī)則多邊形,可以更好的貼合實際的應用區(qū)域。識別效果比較準確。識別的速度為幾秒鐘,對于一般應用足夠了。

5、整體方案

要實現(xiàn)人群監(jiān)控及預警,除了人流分析外,號需要一下功能,包括:

對監(jiān)控系統(tǒng)進行管理,對關注區(qū)域進行劃分。

通過監(jiān)控系統(tǒng)采集關鍵區(qū)域的照片。

通過百度AI對照片進行分析,判斷不同區(qū)域人數(shù)。

對區(qū)域人數(shù)進行分析、告警。如果需要,啟動應急預案。

通過短信網(wǎng)關,APP,電話,監(jiān)控大屏等執(zhí)行應急預案。

整體架構如下圖所示:　　

例如對于案例2:　　

中,設置的是:區(qū)域1一個人也不應該有(因為禁止游泳),區(qū)域2報警閾值650,區(qū)域3報警閾值200.

那么在分析后就會觸發(fā)針對區(qū)域2的報警,“區(qū)域2人員過多,最大650人,現(xiàn)已733人,請啟動限流疏散措施”。

6、測試結果和優(yōu)化建議

人群流量監(jiān)控支持不規(guī)則多邊形,可以更好的貼合實際的應用區(qū)域。識別效果比較準確。識別的速度為幾秒鐘,如果能夠更快一些就更好了。

建議增加人群密度分布分析選項,可以返回圖像人群最密集的區(qū)域,或者形成人群熱力圖并返回。(才能我浪費99)

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