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物联网家庭自动化中实现OpenCV计算机视觉算法的人员检测

OpenCV计算机视觉库概述

OpenCV是一套计算机视觉(CV)库,拥有2500多个工具,从经典的机器学习(ML)算法到深度学习和神经网络,应有尽有。它是一个开源解决方案,可以在Apache许可下免费使用、修改和分发。Apache license

该库与一系列操作系统兼容,包括Windows、Linux、MacOS、FreeBSD、Android、iOS、BlackBerry 10,并支持用C/C++、Python和Java编写的软件。它具有很强的跨平台能力和与其他框架的兼容性。

OpenCV包括广泛的模块,用于处理图像、检测和跟踪对象、描述功能以及执行许多其他任务。该库配备了GPU模块,可提供高计算能力来实时捕获视频、处理图像和处理其他操作。

OpenCV在全球拥有庞大的社区。20多年来,数万名人工智能科学家、研究人员和工程师一直在为图书馆提供有价值的见解。

物联网家庭自动化中的OpenCV

OpenCV库在智能家居中得到了广泛的应用-帮助人们运行家庭功能的物联网系统。物联网设备网络可以控制灯光、调节室内温度、浇水和打开电视。Internet of Things

提供安全性是物联网家庭自动化不可或缺的一部分。因此,智能安全解决方案可以帮助父母照顾孩子。部署用于人员检测的计算机视觉应用程序可提高许多报警和视频对讲系统的安全性。实施OpenCV人脸识别可以防止陌生人进入房屋或公寓。

除了保护房屋不受入侵者侵扰外,还必须确保独居、不能总是照顾自己的人的安全。基于OpenCV算法和神经网络的计算机视觉人体检测系统可以远程监控老年人和有健康问题和残疾的人。在紧急情况下,他们可以通知亲属或照顾者。在这里,我们将分享我们使用OpenCV构建用于实时人体检测的远程监控系统的个人经验。

如何利用OpenCV库利用计算机视觉检测智能家居中的人

Algodroid项目的主要任务是将CV系统集成到物联网解决方案中,以识别危及生命的情况,并为家中的老年人提供安全。我们使用OpenCV实现了用于人体检测和骨骼可视化的计算机视觉。我们建立了神经网络,并训练它们使用网上免费提供的各种数据来检测人类。Algodroid project

为了分割人类骨骼,我们使用了基于TensorFlow的BodyPix。这是一个开放源码的ML模型,允许实时分割身体部位。该模型将人体分割成24个部分,并将每个部分可视化为一组相同颜色的像素。TensorFlow-based BodyPix

在分割身体后,我们的人体检测系统确定了它的生物力学数据,如身体几何和运动。利用OpenCV运动跟踪算法对这些参数进行计算和分类。

为了估计一个人的姿势,我们求助于合成数据生成。通过使用模拟库,我们根据真实的比例、生物特征和生物力学数据创建了人体的物理模型。我们将模型放在虚拟环境中,并生成人类行为的可能场景。基于大约100个场景,算法学会了估计姿势。

我们建立了决策树来匹配估计的姿态和目标状态。算法将姿势与模拟场景中的模式进行比较,并预测摔倒。

我们开发了一个通讯系统,从安装在房子里的所有摄像头收集数据。在识别到跌倒后,它可以发送照片,并通知紧急医疗服务机构寻求进一步帮助。

结论

现代智能家居往往依赖机器学习和人工智能技术。例如,远程监控系统可以基于用于人检测的计算机视觉算法。集成到家庭自动化解决方案中的远程监控系统可以照顾独立生活的老年人和残疾人。machine learning and artificial intelligence

OpenCV是物联网家庭自动化项目的热门选择。它是一个由工具、算法和神经网络组成的开源生态系统,可以执行许多功能。要了解有关OpenCV的更多信息,您如何使用它来实时识别和跟踪人员,以及您可能会遇到哪些挑战,请查看我们关于实现OpenCV算法进行人员检测的文章。implementing OpenCV algorithms for people detection

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