Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


Skip to content

Navigation Menu

Sign in
Appearance settings

Search code, repositories, users, issues, pull requests...

Provide feedback

We read every piece of feedback, and take your input very seriously.

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Sign up
Appearance settings

Pensando no melhor gerenciamento de ambientes e estratégias de marketing, foi desenvolvido um software que, a partir de imagem das câmeras, indica tendências de posicionamento geográfico dos clientes visando auxiliar na gestão e precificação desses espaços.

NotificationsYou must be signed in to change notification settings

viniciusbaltoe/human-flow-detector

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

13 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Sobre

O presente trabalho tem o objetivo de propor um software para auxílio no controle organizacionais de shoppings por meio do processamentos das imagens geradas por câmeras de segura. Com os dados obtidos, é possível criar mapas de calor e definir tendências de comportamento populacional em áreas comerciais.

Funcionamento

O esquemático da utilização do Software de detecção de fluxo de pessoas pode ser descrito de acordo com o diagrama apresentado a seguir:

Esquemático do serviço.

Como pode ser observado, o funcionamento do software para o usuário é feito de forma simples. Faz-se necessário o envio de determinado vídeo do ambiente real a ser estudado, e então após processamento do software, é retornado os dados processados e uma imagem representando o mapa de calor encontrado pelo vídeo em uma imagem.

Uma vez enviado o vídeo, o software o recebe e o formata para o formato de vídeo mais apropriado. Após isso, é utilizado, por meio de um programa em python, um sistema de detecção de objetos chamadoYOLO (You Only Look Once). A utilização deste sistema será feita por meio de bibliotecas python do mesmo em colaboração com outras como o numpy eOpenCV. A escolha deste se baseou na sua grande popularidade com relação aos métodos de detecção de objetos e pelo fato de que a técnica de detecção de objetos deste já foi considerada estado da arte nos últimos anos.

Assim, utilizando oYOLOV5, o processamento dos frames do vídeo é feito a partir de métricas de verificação pré configuradas, de modo a capturar de forma mais precisa possível os pontos onde são encontradas pessoas. Ressalta-se aqui que o programa não faz a identificação de pessoas e não retem qualquer frame do vídeo, de modo que nenhuma imagem seja gravada pelo software.

Exemplo de detecção.

A partir dessas informações, o código faz o processamento dos dados e retorna para o usuário uma lista de informações sobre o que foi observado no vídeo e um mapa de calor do conjunto de imagens que compõem o mesmo, de forma que seja possível para o usuário identificar as áreas da imagem em que há maior fluxo de pessoas.

Mapa de Calor.

Exemplo de funcionamento:

gravacao_hfd.mp4

About

Pensando no melhor gerenciamento de ambientes e estratégias de marketing, foi desenvolvido um software que, a partir de imagem das câmeras, indica tendências de posicionamento geográfico dos clientes visando auxiliar na gestão e precificação desses espaços.

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks


[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp