毕业设计：基于深度学习的人流量检测系统 人工智能

前言

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   🎯基于深度学习的人流量检测系统

项目背景

   随着城市化进程的加快，人流量检测在交通管理、公共安全等领域的应用日益广泛。传统的人流量检测方法通常基于视频监控和人工计数，但这种方法存在效率低下、准确性不稳定等问题。近年来，深度学习技术的快速发展为人流量检测提供了新的解决思路。基于深度学习的人流量检测系统可以自动学习和提取视频中的人流特征，实现更准确、高效的人流量统计和预测，对于提升城市管理和公共安全水平具有重要意义。

数据集

   现有的公开数据集往往不能完全满足我们的研究需求，尤其是在特定场景和人流密度方面。因此，我们决定自制一个人流量检测数据集。首先，我们选择了多个典型的监控摄像头视角，包括商场、地铁站、公园等不同场景，以覆盖多种人流密度和动态变化。接下来，我们通过编程和人工标注的方式，从监控视频中提取了包含人流的帧，并对每一帧中的人流进行了详细标注，包括人数、位置、运动方向等信息。在标注过程中，我们采用了严格的标注标准和质量控制机制，以确保数据集的准确性和可靠性。

   数据扩充是一种在深度学习中常用的技术，用于增加数据集的多样性和规模，从而提高模型的泛化能力。在人流量检测系统的研究中，我们采用了多种数据扩充方法来丰富数据集。这包括随机裁剪、旋转、翻转等图像变换操作，以及调整亮度、对比度、饱和度等图像增强操作。通过这些扩充方法，我们能够模拟不同的监控摄像头视角、光照条件和遮挡情况，使模型能够适应更广泛的实际场景。

def augment_image(image, label):  
  
    # 随机旋转  
    rotation_angle = random.choice(range(-30, 31))  # 随机旋转角度在-30到30度之间  
    (height, width) = image.shape[:2]  
    center = (width // 2, height // 2)  
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, rotation_angle, 1.0)  
    image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))  
  
    # 随机翻转  
    flip_coin = random.random()  
    if flip_coin > 0.5:  
        image = cv2.flip(image, 1)  # 水平翻转  
  
    # 调整亮度、对比度和饱和度  
    alpha = random.uniform(0.8, 1.2)  # 亮度调整系数  
    beta = random.uniform(-50, 50)   # 对比度调整系数  
    image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)  

设计思路

   基于RSS（接收信号强度）的人流量监测方法是一种通过无线传感器网络来监测人流量的技术。其主要技术思路如下：

1. 搭建实验环境：首先，需要构建一个无线传感网络通信系统。这通常通过使用无线射频层析成像网络节点作为通信基础来实现。这些节点被用来构建一个“门”型的人流量监测无线网络。

2. 实验数据的收集与处理：在构建好的网络环境中，系统开始接收并处理无线传感网络数据。这个过程通常包括“发射-接收-存储”三个步骤。接收到的信号强度（RSSI）数据会被记录下来，并利用衰减和算法进行处理，以消除信号在传播过程中可能受到的各种环境因素的影响，如移动人群、信道衰落、反射、偏转、绕射以及无线电多径传播等。

3. 实时人员统计：经过处理的RSSI数据被用来计算衰减和值，并与预先建立的对比指纹库进行对比。这个对比过程可以识别出通过监测“门”的行人数量，从而实现对人流量的实时监测。

   目前人流量监测统计方法可以分为接触式方法和非接触式方法两大类。接触式方法包括机械闸机和压敏踏板，机械闸机计数精确但安装和运维成本高，而压敏踏板虽结构简单但易损坏且对多人通行有限制。非接触式方法主要有基于红外和机器视觉技术，红外光电对管对单人检测准确率高，但对多人或障碍物通过时准确度下降。基于红外热成像的方法可以克服室温障碍物的影响，但对有一定温度的物品敏感且计算复杂度高。综上所述，不同方法各有优劣，选择合适的人流量监测统计方法需根据具体需求和场景考虑。
   
   基于机器视觉的人流量监测是一个热点研究领域，利用图像处理和机器学习算法，通过提取个体或人群的形状、颜色、轮廓等特征，实现人体识别和人数统计。这种方法具有获取原始图像方便、计算机运算速度快、机器学习算法丰富等优势。然而，它也存在一些缺点，如高成本、高能耗、涉及行人隐私以及对光照、烟雾等环境因素敏感。因此，在应用这种方法时需要仔细考虑这些问题并寻找解决方案。
   

   研究了利用无线链路的阴影衰落效应和不同数量的行人对多条无线链路的接收信号强度（RSS）产生的影响。通过实验观察，提取了全部有效无线链路的衰减和值作为特征，并建立了不同人数通过时衰减和值的分类识别标准。基于这些特征和分类标准，可以判断特定时间点上的行人个数以及时间段内的人流量统计。这种方法利用无线链路的衰减和值作为特征，通过对RSS的变化进行分类识别，实现了对人流量的判断和统计。

   系统需要经过离线实验阶段来构建识别行人个数的RSS衰减和值特征识别模型。在离线实验阶段中，通过感知网络节点发送数据包，并将数据传输给PC进行收集和处理。然而，由于环境的动态改变和行人的干扰等因素，可能导致个别采样周期中某些节点的数据缺失。为了提高系统在实时人流量监测中的鲁棒性，本文设计了一种算法，使用上一个采样周期中的节点数据来填补当前采样周期中缺失的数据。这样可以确保系统在实时监测中的算法准确性和可靠性。

相关代码示例：

import wireless_link_library  # 无线链路相关的库

# 定义监测区域的门洞口坐标
door_position = (x1, y1, x2, y2)  # (左上角 x 坐标, 左上角 y 坐标, 右下角 x 坐标, 右下角 y 坐标)

# 接收无线链路的 RSS 值
rss_values = wireless_link_library.receive_rss(door_position)

# 提取有效链路的 RSS 衰减和值
effective_links = [link for link in rss_values if link.is_valid()]

# 建立不同行人通过时的特征值区间
feature_ranges =experiment.build_feature_ranges(effective_links)

# 在线识别行人个数和监测人流量
online_monitor = Monitor(effective_links, feature_ranges)

# 启动在线监测
online_monitor.start_monitoring()

# 输出人流量监测结果
print("人流量监测准确率:", online_monitor.accuracy())

海浪学长项目示例：

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