基于TensorFlow框架、Faster RCNN模型、SSM框架(SpringMVC+Spring+Mybatis)的实时行人检测系统

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基于深度学习的自动化行人检测和监控系统

监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。

本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。

0x00 简介

本系统由以下三个子项目组成：

• 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统
• 2.基于Android平台的推流系统
• 3.基于JavaWeb的展示系统

0x01 服务器部署

1.服务器的配置要求

配置	基本要求
操作系统	Ubuntu 16.04 x64
CPU	主频2.0GHz 以上
内存	8G以上
GPU	NVIDIA GTX1080以上
网络	服务器IP地址需是公网IP

2.基于TensorFlow平台的行人检测系统

本系统依赖如下：

依赖项	安装方式
Python3.5	略
pip	略
TensorFlow-1.11.0-GPU	略
Python版本OpenCV	略
requests	pip3 install requests
frozen_inference_graph.pb	下载地址
Nginx with RTMP	安装流程

运行系统：

• 把训练模型后得到的.pb模型文件复制在python目录下；
• 修改main.py文件RTMP_HOST变量，运行main.py；

3.基于Android平台的推流系统

运行系统：

• 在Idea或者AndroidStudio中导入android目录下的工程，并修改MainActivity.java中的静态变量；

4.基于SSM(SpringMVC+Spring+Mybatis)互联网轻量级框架的展示系统

本系统依赖如下：

依赖项	安装方式
JDK-1.8.0	略
Apache-Tomcat-9.0.12	略
Maven	略
Mysql	需配置远程访问权限

运行系统：

• 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

0x02 项目展示

• 新增了针对大数据量的人流统计的可视化视图；

• 展示行人检测项目完整效果，点击此链接；