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Survelliance system with deep learning based pedestrain detection (YOLO)

  • 源代码名称:PiCamNN
  • 源代码网址:http://www.github.com/PiSimo/PiCamNN
  • PiCamNN源代码文档
  • PiCamNN源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/PiSimo/PiCamNN.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/PiSimo/PiCamNN
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/PiSimo/PiCamNN
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
  • PiCamNN

    基于深度学习的Survelliance系统人检测( 。YAD2KYOLO实现),并用电报通知。

    这个程序由两个不同的线程组成,总是寻找运动,如果有一些线程正在编写帧,如果还有一些线程正在writing帧,如果有一些线程正在向你发送图像,并将图像发送到你的计算机。

    我曾在 树莓派 3B 上测试过这个代码,每帧都有 2个/3s,你可能无法获得很好的树莓派 版本:'( ( ) 。

    要求:( 用 raspbian pi3 tested
    -Python3
    - OpenCV用于 Python3
    - Apache2 http服务器 ( 记住启用apache进程例如"#systemctl启用 netscaler ;重新启动"
    Tensorflow ( 用于 树莓派 上的Tensorflow的链接)
    ( 请按照安装说明进行操作),并与你的帐户登录。
    - Numpy
    - Keras 2
    Raspbian的指令:

    安装所有要求后遵循这些说明 !
    git clone https://github.com/PiSimo/PiCamNN.git
    cd PiCamNN
    mkdir imgs

    下载使用 YAD2k 转换的小型yolo权重( 用于 keras 2 ):

    wget https://www.dropbox.com/s/xastcd4c0dv2kty/tiny.h5?dl=0 -O tiny.h5
    sudo mv index.html/var/www/html/
    ( 注意:如果你没有raspbian的基本文件夹可以能不是/var/www/html/,那么请先检查) !

    在启动主脚本之前,你应该在 picam.py 中更改一些变量:

    如果你在设备上存储了更多的maxDays = 7 视频,则将删除最旧的maxDays视频

    如果你的apache没有创建该文件夹,baseFolder ="/var/www/html/" 将更改这里变量

    scriptFolder ="/home/pi/PiCamNN/" 使用包含脚本和权重的路径更改这里变量

    使用的num_cam = -1 数( -1意味着打开系统读取的第一个)

    杀死主进程前等待的空帧的frame_check = 17

    在考虑新操作之前等待 time_chunck = 15

    telegram_user ="" 你的电报用户名你会在聊天时看到你的所有图片


    运行代码:

    sudo python3 picam.py

    主循环启动后,每当一个人被神经网络检测到,你就会收到电报( 和你聊天)的照片。

    要查看录制的视频,你必须与你的浏览器上的浏览器上下载PiCamNN和下载所有视频( 如。 http://192.168.0.17 ) 。




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