该项目是整个产品中最重要的一环,主要作用是算法分析,通过逐张视频帧分析是否满足告警条件。算法组成有行为分析算
法,安全帽检测算法,超员检测算法等等。行为分析算法通过背景学习之后采用差帧法提取团块差异,达到目标跟踪的效
果;安全帽检测算法通过深度学习检测出安全帽之后,与人体目标进行重合度检测;超员算法同样通过深度学习检测人体目
标,达到报警条件,给出报警。
1、项目开发语言为C/C++,能极好的跨平台,兼容Windows,Ubuntu,CentOS系统,intel x86、ARM平台。
2、 项目得益于运用C++的封装、继承、多态,能更好的扩展各种不同的算法。
3、结合当下流行的Yolo模型实现智能分析,算法举例大致如下:
3.1 超员检测算法
人体检测与计数
基于深度学习人体检测模型,对画面中出现的人员进行实时识别与统计,支持遮挡、重叠情况下的鲁棒计数。
区域人数阈值控制
系统支持对指定区域设置最大允许人数阈值,当检测到的人员数量超过预设上限时,自动触发“超员告警”。
持续监测与去重
通过目标ID跟踪机制,避免重复计数,确保超员判定的准确性与稳定性。