开源项目推荐：基于机器学习的行人监控摄像头系统

开源项目推荐：基于机器学习的行人监控摄像头系统

pedestrian-cam Monitoring Foot Traffic over IP Webcams with ML 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pedestrian-cam

1. 项目基础介绍

本项目是由Brian Yu开发的行人监控摄像头系统，旨在通过IP摄像头监控并统计行人流量。该系统利用了机器学习技术，特别是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，实现高效准确的行人检测。项目的主要编程语言是Python，同时使用了Jupyter Notebook进行数据分析。

2. 项目核心功能

• 行人检测：通过YOLO算法对摄像头捕获的图像进行实时分析，识别并标记出行人。
• 流量统计：系统能够计算并记录经过监控区域的人数，帮助用户了解行人流量。
• IP摄像头支持：系统兼容多种IP摄像头，便于用户在不同的监控环境中部署使用。
• Web服务器：内置Web服务器，方便用户通过网页实时查看监控数据和统计结果。

3. 项目最近更新的功能

• 优化了YOLO模型：通过更新YOLO模型，提高了行人检测的准确性和速度。
• 增加了错误处理：在数据传输和模型处理过程中增加了错误处理机制，提高了系统的稳定性和鲁棒性。
• 改进了用户界面：对Web服务器的用户界面进行了改进，使得数据展示更加直观和友好。
• 扩展了摄像头兼容性：增加了对更多型号IP摄像头的支持，提升了系统的适用范围。

pedestrian-cam Monitoring Foot Traffic over IP Webcams with ML 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pedestrian-cam