1. 研究目的与意义
| 研究背景：随着大数据时代的到来,每天产生大量的图片和视频数据,计算机视觉作为对图片进行处理的计算机技术,越来越多的被应用到日常生活中来,如目标识别,目标检测,语义分割和目标追踪等。而随着计算机技术的发展,尤其并行计算,高性能计算和GPU技术的发展,计算机视觉近年来得到迅速的发展。人员监测作为计算机视觉中最基本的问题,更是取得了突破性进展,由于其重要性以及性能的提升,增加了越来越多的对计算机视觉的需求,如活动识别,自动驾驶,智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等,而这增长的的需求又同时催生了人员监测的技术发展。针对人员监测领域,本文的工作聚焦在区域人员分布监测,主要基于深度学习方法。本文探索了在有监督数据的情况下,基于深度学习的人员监测,包括基于深度网络和递归网络的区域场景人员监测和基于区域特征和局部特征融合的人员监测。同时还探索了在大数据时代,在无监督或者弱监督的情况下,如何进行人员监测,提出了一个基于视频的弱监督的人员监测方法。 研究目的：实现人员监测这一目的，并将其与树莓派相结合，应用到公共场合的防疫安保中，对进入公共场合测温棚子里的人监测，由于测温系统一次测温的人数有限，所以利用树莓派和摄像头对进入棚子的人群监测，将测温系统的人数限制设定为阈值，超过阈值则会报警，大大减少了人员的接触，促进防疫工作更好的开展。 研究意义： 树莓派是一个非常廉价，只有手掌大小完全可编程的计算机。虽然树莓派体积小，但是它的潜力无限。你可以像使用常规台式计算机一样在树莓派上创建一个你想要的工程。与常见的51单片机和STM32等这类的嵌入式微控制器相比，不仅可以完成相同的IO引脚控制之外，还能运行有相应的操作系统，可以完成更复杂的任务管理与调度，能够支持更上层应用的开发，为了开发者提供了更广阔的应用空间。比如开发语言的选择不仅仅只限于C语言，连接底层硬件与上层应用，可以实现物联网的云控制和云管理，也可以忽略树莓派的IO控制，使用树莓派搭建小型的网络服务器，做一些小型的测试开发和服务。与一般的计算机平台相比，树莓派可以提供的IO引脚，能够直接控制其他底层硬件的功能，这是一般计算机做不到的，当然，树莓派体积小，成本低，照常可以完成一些计算机的任务与应用。对实现人员监测系统有着强大的匹配性，若广泛使用，则更显它的实用性和经济性。 |
2. 研究内容与预期目标
主要研究内容：
1.研究人员密度监测系统现状及可行性分析。分析区域人员分布状态监测系统研究现状，对比各种方法及其应用场合、优缺点，分析本设计的可行性；
2.硬件系统构建。硬件选型，实现区域人员分布状态监测系统外围电路设计；
3. 研究方法与步骤
研究方法：
1.查阅相关资料和文献，从中整理并总结出实现方法，为课题的研究做充分的准备；
2.通过学习，掌握相关外围电路的设计以及单片机和软件的开发[17]；
4. 参考文献
| [1] 郑佳卉. 基于YOLOv3的行人视频目标检测方法[D]. 2020. [2] 谢斌红, 栗宁君, 张英俊,等. 一种基于改进YOLOv3的人员在岗状态检测方法:, 2020. [3] 蒋纪威, 何明祥, 孙凯. 基于改进YOLOv3的人脸实时检测方法[J]. 计算机应用与软件, 2020, v.37(05):206-210. [4] 晏世武, 罗金良, 严庆. 基于改进Yolov3的目标检测的研究[J]. 智能计算机与应用, 2019, 009(006):P.312-315. [5] 陈倩, 陈建敏. 基于Python语言的图像识别算法设计[J]. 江苏科技信息, 2019. [6] 房梦婷, 陈中举. 基于卷积神经网络的图像识别研究[J]. 电脑知识与技术, 2020, v.16(10):196-198. [7] 王斌, 梁记斌, 张长强. 一种基于Python的深度学习人脸识别方法,设备及可读存储介质:, 2020. [8] 江丽丽. 浅析基于Python的图像增强技术[J]. 电脑迷, 2018, 000(024):179. [9] 倪笑宇、周鸿宇、庞永俊. 基于python 树莓派的智能门禁系统设计[J]. 河北建筑工程学院学报, 2020, v.38;No.137(03):158-161. [10] RichardBlum,ChristineBresnahan. 树莓派Python编程入门与实战[M]. 人民邮电出版社, 2015. [11] AlexBradbury,BenEverard. 树莓派Python编程指南[M]. 机械工业出版社, 2015. [12] DoganIbrahim. 树莓派项目实战[M]. 东南大学出版社, 2015. [13] 韩宇, 张磊, 吴泽民,等. 基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统[J]. 电视技术, 2017, 041(002):6-10. [14] 边少彬, 郝建军, 曲兴卫. 基于树莓派的运动目标监测系统设计[J]. 计算机产品与流通, 2019, 000(008):P.127-127. [15] 田文莎, 张娃旦, 田由. 基于智能家居场景下人形识别系统的开发[J]. 科技与创新, 2018(13). [16] 赵运基, 任钰航, 刘晓光,等. 人工智能与嵌入式系统教学人脸识别实验平台搭建[J]. 广东职业技术教育与研究, 2019, 000(006):P.80-82.
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5. 工作计划
(1) 2022-01-01----2022-03-01课题调研，了解相关技术和要求；
(2) 2022-03-02----2022-03-15 查阅资料，撰写并提交开题报告；
(3) 2022-03-16----2022-04-15 硬件系统设计与实现
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