İnsan Tespiti

İnsan tespiti, hem bilgisayarla görme hem de kamu medyasında çok tartışılan bir konu olup, Nesne Tespiti ile aynı kategoriye girmektedir. Bu kısa belge, insanların bir alanı giriş çıkışlarını tespit etmenize ve saymanıza yardımcı olacaktır.

Bu eğitimi tamamlamak için AI modüllerini kurmanız ve bir GPU'ya sahip bir bilgisayarınızın olması gerekmektedir. Lütfen kurulum kılavuzuna bakın.

Basit bir insan tespit senaryosu aşağıdaki gibi test edilebilir:

Bu durumda AugeLab Studio'da Video, Nesne Tespiti ve Show Image bloklarını kullanacağız. Bu blokları Bloklar bölümünden sürükleyip bırakabilirsiniz veya boş senaryoya çift tıklayarak adını yazabilirsiniz.

Video bloğunda Select Video File seçeneğine tıklayın ve örnek görüntüler klasöründeki footage.mp4 dosyasını seçin.

Video bloğunda Gerçek zamanlı seçeneğini devre dışı bırakın çünkü her kareyi Nesne Tespiti ile işlemek istiyoruz.

Tespit sınıfı seçim kutusunda Nesne Tespiti bloğunda İnsan seçeneğini seçin. Güven eşiğini %50'ye kaydırın.

F5'e basın veya Window->Run->Run One Step seçeneğini seçin ve aşağıdaki sahneyle karşılaşmalısınız:

Videomuzda birçok insan tespiti gördüğünüzü fark edebilirsiniz. Ancak, kameramızın perspektifinden ne kadar insanın içeri girdiğini veya dışarı çıktığını saymak istiyoruz. Bunu başarmak için Check Area bloğunu kullanacağız:

Yukarıdaki şekilde sağlanan soketleri bağlayın, senaryoyu bir adım çalıştırın ve Check Area bloğunda tespit alanını çizin.

Mevcut senaryoyu çalıştırmak, çizilen dikdörtgende kaç nesne olduğunu sayacaktır:

Ancak, şu anda yalnızca bu alandaki nesneleri sayacağız; alandan kaç kişinin geçtiği bilgisine sahip olamayacağız. Bunu hesaplamak için aşağıdaki mantığı oluşturmamız gerekiyor:

Yukarıdaki mantık, tespit edilen nesnelerin toplam sayısından önceki durumu Delay Step bloğu ile çıkarır. Eğer bir fark birden büyükse, bu sayıyı ekler ve Counter bloğu ile kaydeder.

İşte bu kadar! Şimdi, bu senaryoyu Ctrl+F5 veya Window->Run->Run ile çalıştırın ve belirli bir alandan geçen insan sayısını sayabileceksiniz:

Last updated