Dalam reka bentuk ini, algoritma pengesanan sasaran YOLO, algoritma pengecaman gerak isyarat Openpose, algoritma penjejakan deepsort dan algoritma anggaran ketumpatan orang ramai MSCNN digunakan untuk melaksanakan pemantauan kebakaran, pemantauan merokok, pemantauan keselamatan tingkah laku, pemantauan kepadatan orang ramai, pemantauan kadar topeng, dan kedudukan kakitangan Pantau enam fungsi utama. Sistem ini menggunakan teknologi interaksi visual pintar, dan pengguna boleh mengendalikan sistem melalui gerak isyarat, menjadikan operasi mudah dan ringkas. Membantu pengurusan keselamatan tempat pemandangan dari pelbagai sudut dan aspek, mengurangkan bahaya keselamatan tersembunyi di tempat pemandangan dan mempromosikan pembinaan pintar tempat pemandangan. Pelbagai fungsi sistem ini merealisasikan penghantaran masa nyata dan maklum balas data, memastikan kesahihan maklumat Ia boleh dijalankan pada pelbagai platform seperti telefon bimbit, komputer dan platform Internet Perkara maksud sebenar.
Sistem keselamatan pintar pelbagai fungsi yang direka dengan pelbagai algoritma Ia digunakan terutamanya dalam pencegahan dan pemantauan kebakaran, pencegahan dan kawalan wabak, kedudukan keselamatan pelancong, dll. dalam pemandangan. Ia adalah sangat penting untuk keselamatan tempat yang indah Perlindungan dan pembinaan pintar tempat yang indah mempunyai nilai aplikasi yang penting. 
Sistem ini berasaskan teknologi multimedia komputer, teknologi analisis imej pintar, teknologi perlombongan data, dll. untuk membina sistem pengurusan keselamatan yang komprehensif untuk tarikan pelancong. Sebagai tindak balas kepada keperluan keselamatan diri, pengurusan pencegahan kebakaran hutan, pencegahan wabak dan pengurusan kawalan di kawasan aktiviti awam di tempat yang indah, adalah diperlukan untuk membina sistem pengawasan video yang serba boleh, sepanjang cuaca, definisi tinggi dan pintar. untuk memenuhi keperluan pengurusan keselamatan tarikan pelancong moden dan merealisasikan senario berskala besar Pemantauan panorama mengesan kecemasan seperti kebakaran di tempat pemandangan dan tingkah laku berbahaya pelancong. Ia boleh merealisasikan kedudukan masa nyata dan pertanyaan trajektori kakitangan, dan memautkan peta kepada amaran kilat apabila kecemasan berlaku, dan memudahkan arahan kecemasan. Pada masa yang sama, ia memenuhi pengurusan kakitangan dan sistem analisis aliran penumpang. Ia adalah perlu untuk mengira dan menganalisis aliran penumpang di pintu masuk dan keluar Apabila tempat yang indah melebihi kapasiti aliran penumpang tertentu, ia boleh memberi amaran tepat pada masanya menghalang pelancong daripada masuk dan menjalankan lencongan pelancong yang sesuai. Digabungkan dengan keperluan sebenar dan perancangan seni bina sistem tempat pemandangan pintar, sistem keselamatan komprehensif tarikan pelancong terdiri daripada empat modul: sistem pemantauan pintar, interaksi visual pintar, berbilang sudut dan berbilang arah, dan aplikasi berbilang platform menyepadukan pemantauan kebakaran, pemantauan merokok, pemantauan keselamatan tingkah laku, dan pemantauan ketumpatan, pemantauan kadar topeng, dan pemantauan kedudukan kakitangan subsistem keselamatan heterogen. Seni bina reka bentuk keseluruhan sistem adalah seperti berikut:
Platform pembangunan sistem pemantauan pintar ini ialah Pycharm, menggunakan bahasa python, dan dibahagikan kepada enam sistem utama.
Modul ini menggunakan pemantauan video masa nyata untuk menganalisis sama ada terdapat kebakaran dalam video. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah, jika kebakaran berlaku di tempat yang indah, sistem akan segera menghantar maklumat amaran awal dan menyalurkannya kembali ke bilik penghantaran, supaya kebakaran dapat dikawal dengan berkesan dan kecekapan bertindak balas terhadap kebakaran akan menjadi bertambah baik.
Untuk mengelakkan kebakaran di kawasan pemandangan, kebanyakan kawasan di kawasan pemandangan adalah kawasan larangan merokok. Modul ini menggunakan pemantauan video masa nyata untuk menganalisis sama ada terdapat tingkah laku merokok dalam video. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah, jika terdapat pelancong yang merokok, sistem akan segera menghantar mesej amaran awal dan menyalurkannya kembali ke bilik penghantaran, untuk segera menemui bahaya keselamatan pelancong merokok, mencegah kebakaran, dan memastikan keselamatan tempat yang indah.
Semasa lawatan pemandangan, keselamatan peribadi pelancong mesti dilindungi. Modul ini menggunakan pemantauan video masa nyata untuk menganalisis pergerakan badan orang dalam video Jika tingkah laku tidak normal berlaku, seperti "jatuh" dan tingkah laku berbahaya lain seperti yang ditunjukkan dalam gambar, maklumat amaran awal boleh dikeluarkan tepat pada masanya. Ia boleh memendekkan masa menyelamat, mengurangkan kerugian yang disebabkan oleh kecemasan, dan melindungi nyawa dan harta benda pelancong. 
Dijejaskan oleh wabak coronavirus baharu, tempat yang indah perlu mengawal kepadatan penduduk di tempat yang indah. Melalui modul ini, pemantauan dinamik kepadatan penduduk pelancong di tempat yang indah dapat direalisasikan Melalui analisis pintar, kepadatan orang ramai boleh dipaparkan pada halaman sistem dalam masa nyata untuk membantu pengguna menguruskan tempat yang indah, melindungi kesihatan dan kehidupan dengan berkesan. keselamatan pelancong dan pekerja, dan mengekalkan tempat-tempat yang indah dan kestabilan sosial secara keseluruhan. 
Untuk mengelakkan penularan coronavirus baharu, mengikut peraturan berkaitan tempat pemandangan, penumpang perlu dikenal pasti sebelum memasuki pemandangan indah tempat. Modul ini menggunakan pemantauan video masa nyata untuk menganalisis sama ada pelancong dalam video itu memakai topeng, akan menandakan sama ada setiap pelancong memakai topeng, memaparkan keputusan pada sistem, dan memaparkan kadar pemakaian topeng adegan dalam masa nyata. Ia digunakan untuk kerja pencegahan wabak di tempat yang indah, untuk melindungi pelancong dan tempat yang indah.
Modul ini menjalankan pemantauan video masa nyata tempat pemandangan, menganalisis dan mengenal pasti pelancong dalam video, secara automatik. menjana teg pengenalan, dan Kedudukan teg pelancong di tempat kejadian direkodkan dalam masa nyata dan dipaparkan pada halaman sistem Bilangan orang dalam tempat kejadian boleh dipantau dan dipaparkan secara dinamik di sebelah kiri halaman sistem. Bantu pengguna menguruskan tempat yang indah.
Sistem ini boleh menggantikan kaedah aplikasi modul klik tetikus tradisional, dan pengguna tidak perlu menggunakan peranti input seperti tetikus. Lengkapkan interaksi maklumat dengan sistem. Pengguna boleh melengkapkan pemilihan modul melalui pergerakan badan, menjadikan operasi sistem lebih mudah dan lebih mudah untuk digunakan oleh pengguna. (Hanya fungsi pengesanan kebakaran direka di sini, fungsi lain boleh ditulis mengikut rujukan kod.)
Algoritma pengesanan sasaran yang digunakan dalam projek ini terutamanya algoritma YOLO, yang digunakan dalam pemantauan kebakaran, pemantauan tingkah laku merokok, pengesanan kedudukan kakitangan dan pemantauan kadar topeng. Algoritma pengesanan sasaran YOLO menganggap bahawa kecekapan pengesanan algoritma pengesanan sasaran dua peringkat adalah agak rendah, jadi sesetengah sarjana telah mencadangkan pengesanan sasaran satu peringkat. Dicadangkan oleh Joseph Redmon et al.
Projek ini menggunakan algoritma penjejakan sasaran sortir dalam sistem kedudukan dan penjejakan kakitangan. Proses pengesanan sistem ini adalah seperti berikut:
(1) Gunakan rangkaian neural convolutional untuk mengesan dan menjejaki pejalan kaki dalam video.
(2) Selepas bingkai video dimasukkan, ia mula-mula memasuki rangkaian pengesanan sasaran YOLOv3 dan mengekstrak ciri melalui Darknet-53; (3) Kedua, pensampelan dan gabungan ciri dilakukan, dan kemudian analisis regresi dilakukan ;
(4) Sekali lagi, masukkan maklumat kotak ramalan yang diperolehi ke dalam algoritma SORT untuk pemodelan, pemadanan dan penjejakan ciri sasaran; (5) Akhir sekali, keluarkan hasil. Angka berikut ialah carta alir algoritma pengesanan kedudukan:
3 Algoritma anggaran ketumpatan orang ramai
Pengiraan kepadatan orang ramai merujuk kepada menganggar bilangan orang dalam sesebuah. imej atau video , ketumpatan atau pengedaran, ia merupakan isu utama dan tempat liputan penyelidikan dalam bidang analisis pengawasan video pintar, dan juga merupakan asas untuk tugas pemprosesan video lanjutan seperti analisis tingkah laku seterusnya, analisis kesesakan, pengesanan anomali dan pengesanan peristiwa . Projek ini menggunakan kaedah pembelajaran mendalam untuk mendapatkan peta kepadatan orang ramai untuk menganggarkan bilangan orang ramai, dan menggunakan bahasa python untuk membina rangkaian MSCNN untuk menjana peta kepadatan orang ramai dalam masa nyata untuk menganggarkan bilangan orang ramai.
Projek ini menggunakan algoritma pengecaman postur manusia Openpose pada sistem pemantauan keselamatan tingkah laku manusia. Gunakan teknologi pengecaman postur Openpose untuk membina algoritma klasifikasi untuk hubungan penyelarasan antara anggota badan yang berbeza, dan membandingkan algoritma klasifikasi yang berbeza untuk memilih model optimum untuk membina kaedah pengelasan berbilang sasaran, yang boleh mencapai paparan postur dan pengesanan sasaran berbilang sasaran dan paparan masa nyata bagi kategori.
Atas ialah kandungan terperinci Cuti akan datang! Cara juruteknik menggunakan Python untuk melaksanakan sistem keselamatan tempat yang indah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
