【源码】基于Aidlux平台的行人越界检测系统

项目简介

本项目是基于Aidlux平台的行人越界检测系统，可识别视频中行人是否越过预设边界线，还能通过喵提醒通知开发者。项目结合YoloV5目标检测算法与Aidlux平台的ARM架构，实现了从模型训练、移植到边缘设备推理的全流程。

项目的主要特性和功能

1. 行人检测与追踪：运用YoloV5算法检测行人，结合目标追踪算法（如ByteTrack）实现行人连续追踪。
2. 越界识别：绘制监测区域，实时判断行人是否越界，检测到越界行为时通过喵提醒通知开发者。
3. 跨平台应用：支持Android/鸿蒙和Linux系统的跨平台应用开发，借助Aidlux平台实现模型在边缘设备上的高效推理。
4. 远程调试与部署：支持使用VSCode进行远程调试，通过Aidlux平台实现模型的快速部署和测试。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Aidlux：在手机应用商店下载并安装Aidlux，根据手机型号参考Aidlux社区教程设置Aidlux后台运行。
• 安装VSCode：下载并安装VSCode，安装Python插件和Remote SSH插件。

2. 项目源码下载

从项目仓库下载源码文件。

3. 安装依赖

在VSCode中打开项目文件夹，打开终端，安装必要的Python库： bash pip install opencv-python torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 模型训练与部署

• 数据集准备：下载Crowdhuman数据集并进行标注文件转换，使用AutoDL AI算力云进行模型训练。
• 模型部署：将训练好的模型转换为tflite格式，在Aidlux平台上进行模型推理测试。

5. 远程调试

使用VSCode远程连接Aidlux：配置SSH连接信息，连接到Aidlux的Cloud_ip地址，在VSCode中打开项目文件夹进行代码调试。

6. 越界识别与告警

运行yolov5_overstep.py文件，启动越界识别功能。当检测到越界行为时，系统会通过喵提醒发送告警信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】