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原创深度：OpenVINO™工具套件应用案例之停车场监控系统（二）

贸泽电子设计圈 2019-10-10 08:00
详解状态监控系统的数据采集技术 构建AI未来，Arm计算平台无处不在


在上一篇文章“OpenVINO™工具套件应用案例之停车场监控系统（一）”中，我们探讨了如何利用英特尔® OpenVINO™工具套件对停车场进行监控，并根据进出车辆数自动判断停车场内是否还有可用车位。在本文中，我们将探讨OpenVINO™工具套件的强大功能和广泛应用。

如何做到如此炫酷


本应用使用英特尔® 的OpenVINO分发版和约800行的GO（或700行C++）代码开发而来，其中较为复杂的部分通过预先训练的深度神经网络执行，该网络中采用的胶水代码实现了车辆跟踪和帧间相关性的简单计算（通过跟踪代表车辆的质心）。该应用根据检测到的矩形大小，可以排除无关对象（如闯入视频帧中的行人）。当与功能强大的硬件（如基于第6代英特尔® 酷睿™处理器的硬件或由英特尔Movidius™ X VPU驱动的英特尔神经计算棒2）配合使用时，可以获得出色的推理速度，从而实现实时分析。


延伸应用


我们的生活中有很多场合需要识别捕获帧中的车辆并进行跟踪，比如道路安全工程师需要在复杂的十字路口跟踪车辆，寻找潜在问题（例如违法停车、视觉盲区路段的事故征兆）。道路安全工程师可以根据此应用收集的统计数据（车辆质心位置和通过交叉口的速度）提出改善建议，例如安装路灯或增加停车标志。

另一个用途是跟踪某一特定区域内的人数。例如，安装在人行横道上方的摄像头，可用于帮助道路安全工程师确定何时切换交通灯来优化人流；安装在电梯外部的摄像头可通过改变停靠楼层来优化进出大楼的人流量。

学习资源


1

  • 在英特尔® 物联网开发套件的GitHub页面上进一步了解此演示程序。


  • 胶水应用程序使用C++和Go语言开发。该分发版包含面向OpenVINO™的英特尔® 优化版面部检测、头部姿势和情绪检测模型。使用Ubuntu 16.05 LTS Linux操作系统、英特尔® 分发版OpenVINO™工具套件和OpenCL™ Runtime包，可以轻松体验此应用程序。


  • 您还可以使用AIoT开发套件快速启动开发工作，此套件预装了Ubuntu、OpenVINO™、英特尔® Media SDK和英特尔® System Studio 2018，并基于英特尔® 酷睿™处理器，同时包含一些教程来帮助用户快速启动和运行。


  • 您还可以使用基于英特尔® Apollo Lake™ 平台的AAEON UP board开发板。 

 

作者简介


M. Tim Jones是一位经验丰富的嵌入式固件架构师，拥有超过30年的架构和开发经验。Tim曾撰写过多本书和许多文章，涉及软件和固件开发的各个领域。他的工程背景包括为地球同步轨道航天器开发内核以及嵌入式系统架构和协议开发。


相关阅读：

OpenVINO™工具套件应用案例之停车场监控系统（一）

原文链接：

https://www.mouser.cn/blog/parking-lot-monitoring-openvino-toolkit


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