你好,

我正在尝试编写应用程序(使用OpenCV库)在c++中检测在房间人体(在许多不同的位置)。我在Windows 10 OS上使用“OpenCV”版本4.5.1使用USB相机连接到我的笔记本电脑。作为编译器（IDE），我正在使用“Visual Studio 2019”（这是正常工作的）。作为目标硬件（用于检测），我将使用“raspberry pi compute模块4” - 请参阅链接：

https://www.raspberypi.org/products/compute-module-4 /?variant=raspberry-pi-cm4001000.

https://beplay无法取钱datasheets.raspberrypi.org/cm4/cm4-datasheet.pdf

还有一个MIPI摄像头。

首先，我尝试使用“Haar Cascade分类器”编写脸部检测程序。我使用来自“OpenCV”文件夹的预先训练的分类器：“\ opencv \ build \ et \ haarcascades”。面部检测有效地工作 - 我在从“YouTube”下载的一些视频文件上测试它。然后我尝试使用此方法（“Haar Cascade分类器”）和来自“OpenCV”文件夹的预先培训的分类器来检测一个主体：“\ OpenCV \ Build \ eth \ haarcasce”。我用于检测此类分类器：

1）haarcascade_fullody.xml
2）haarcascade_upperody.xml.
3) haarcascade_lowerbody.xml

检测人体的结果令人失望。所以我开始想知道“Cascade Harr分类器”是否是检测人体的正确方法。也许有人可以指出更好的方法为此任务 - 我的意思是不同的算法/方法。我会关心算法将使用OpenCV库实现（我更喜欢C ++，但Python也正常）。

我还有第二个问题是关于比较“OpenCV”和“Keras”(以及Tensorflow)。有经验的人，可以比较在全人体检测使用OpenCV或Keras框架实现的结果。

谢谢，提前和问候

这项研究的目的是什么？
你是被一群妄想独裁的人雇佣的吗?

这项研究的目的是什么？
你是被一群妄想独裁的人雇佣的吗?

我想发现那些失去他们的人意识在电梯。

问候

我想发现那些失去他们的人意识在电梯。

问候

这是一个很大的消息，即甚至是一个问题。谁在开车？它是仁慈的建筑业主吗？电梯公司怎么样，关注电梯骑手的福祉？由于每个人现在都在家工作，因此电梯和高层建筑可能会被剥夺。

或者这是学校的作业?

嗨@papabravo.那

这对你写的是有趣的但是，这是真正的问题。如果有人尝试在人们使用后自动消毒电梯（通过超紫色灯），那么他必须确定没有人进入它。三十分钟的超紫辐射（来自UVC灯）的剂量可以严重燃烧某人。因此，红外运动传感器是不够的，如果躺在电梯的地板上醉酒或丢失他们的人无关紧要，这无关紧要意识（对我来说是一个困难的世界）。
所以带微控制器的摄像头是对电梯消毒机的额外保护(使用UVC灯)。

当你知道程序的目的时，也许有人会写一些促成我的问题的事情。

问候

蓝斯佩辛，基于我正在努力的项目。

安装一个超声波距离传感器(像一个Ppping或等效)在两个轴上驱动的步进或RC伺服电机。然后，你可以对电梯内部进行二维扫描，看看里面是否有任何物体。

距离传感器的位置之间的运动可以相对粗糙，因为物体相对较大。这很重要，因为在每个位置需要校准传感器以捕获地板的距离而没有任何封闭的物体。

然后，根据需要重复扫描并测试测量的同时距离与空电梯一致。

在我看来，过载传感器的变化可以检测到人体重量的缺失。将电梯带到维修地点，对电梯进行处理，并将其送回维修处。

在我看来，过载传感器的变化可以检测到人体重量的缺失。将电梯带到维修地点，对电梯进行处理，并将其送回维修处。

你好,
由于与电梯有关的规定（这是非常限制性的），这是不可能的。没有人可以以任何方式改变电梯的操作（从安全原因）。只有一种可以安装在电梯中的装置是轻质或仅限灭菌灯（并且安装的装置必须紧凑，并且防火墙）。

问候

蓝斯佩辛，基于我正在努力的项目。

安装一个超声波距离传感器(像一个Ppping或等效)在两个轴上驱动的步进或RC伺服电机。然后，你可以对电梯内部进行二维扫描，看看里面是否有任何物体。

距离传感器的位置之间的运动可以相对粗糙，因为物体相对较大。这很重要，因为在每个位置需要校准传感器以捕获地板的距离而没有任何封闭的物体。

然后，根据需要重复扫描并测试测量的同时距离与空电梯一致。

你好,

与电梯有关的情况也不可能（它需要超过一个位置的安装设备）。并且它必须是破坏的证明解决方案 - 如果是相机，我发现了这样的版本。两个电动传感器和相机（当然是UVC灯）内置于一个紧凑的破坏装置。

问候

你好,

我正在尝试编写应用程序(使用OpenCV库)在c++中检测在房间人体(在许多不同的位置)。

你见过这个吗？https://www.codeproject.com/articles/5281992/real-time-ai-person-dettion-on-ded-devices-gett.

你好。你能澄清一下我有点澄清一下。你提到过：
只有一种可以安装在电梯中的装置是轻质装配或只是灭菌灯

你要怎么把微型计算机和相机装进去呢?微型计算机和照相机既不是灯具也不是消毒灯

你好。你能澄清一下我有点澄清一下。你提到过：
只有一种可以安装在电梯中的装置是轻质装配或只是灭菌灯

你要怎么把微型计算机和相机装进去呢?微型计算机和照相机既不是灯具也不是消毒灯

你好,

微型计算机（Raspberry PI Compute模块）和小（MIPI）相机（以及两个运动传感器）将在壳体灭菌灯的外壳中构建。是的，关于电梯的法规是可以接受的。

问候

了解。所以你是否可以在套管中嵌入任何其他电子产品？如果您是，我建议您调查欧姆龙D6T或MLX90640等热传感器。如果您将它们与超声波传感器相结合，您应该获得一个非常可靠的系统，即使在不移动时，电梯内部是否存在任何活物对象
https://answers.opencencv.org/question/210645/dettion-of-people-from-above-with-thermal-camera/
https://makersportal.com/blog/2018/...h-a-64-pixel-infrared-sensor-and-raspberry-pi.

你应该能够从每个像素中检索信息，如果距离设置正确，你应该能够覆盖整个电梯而没有任何盲点

或者您无法添加任何额外的传感器？

你见过这个吗？https://www.codeproject.com/articles/5281992/real-time-ai-person-dettion-on-ded-devices-gett.

你好,

不，我没有在过去阅读本文，基本上它涉及少数ANN（人工神经网络）。我在这个线程中写了关于“keras”框架的第一个帖子，用于深入学习（和tensorflow作为目标运行时）。我有能力如何在凯拉斯培训Ann，但它需要至少有几千个图像具有适当的例子。这是我开始寻找OpenCV库中的预先训练的分类器的原因。我很可能会在Keras中编写目标代码，而不是OpenCV，因为我比OpenCV使用KERAS更大的Exprienies。

感谢链接和问候

了解。所以你是否可以在套管中嵌入任何其他电子产品？如果您是，我建议您调查欧姆龙D6T或MLX90640等热传感器。如果您将它们与超声波传感器相结合，您应该获得一个非常可靠的系统，即使在不移动时，电梯内部是否存在任何活物对象
https://answers.opencencv.org/question/210645/dettion-of-people-from-above-with-thermal-camera/
https://makersportal.com/blog/2018/...h-a-64-pixel-infrared-sensor-and-raspberry-pi.

你应该能够从每个像素中检索信息，如果距离设置正确，你应该能够覆盖整个电梯而没有任何盲点

或者您无法添加任何额外的传感器？

你好,

我尝试使用从第二个链路（不完全相同）的传感器和视角小，而且它不包括所有电梯空间。这是我决定用鱼眼镜镜头（视角> 160度）的相机的原因。

问候

从D6T数据表中，我发现了：

考虑到电梯的平均高度〜2米，它可以工作吗？
https://omronfs.omron.com/en_us/ecb/products/pdf/en_d6t_catalog.pdf.


我在计算机视觉方面没有任何经验，但这个想法看起来很酷。我猜你是想在电梯里发现任何物体?最简单的方法可能是比较两个图像(你拍一个空电梯的图像)，然后把它和你想消毒之前拍的图像进行比较。如果两张图片之间有显著差异，那么你就知道有一个物体或一个人。当然，如果一个人站着，躺着，睡觉或其他什么，和一个空电梯相比是不同的

IL坚持去看看你的进步。确保让我们更新

从D6T数据表中，我发现了：
查看附件233437.
考虑到电梯的平均高度〜2米，它可以工作吗？
https://omronfs.omron.com/en_us/ecb/products/pdf/en_d6t_catalog.pdf.


我在计算机视觉方面没有任何经验，但这个想法看起来很酷。我猜你是想在电梯里发现任何物体?最简单的方法可能是比较两个图像(你拍一个空电梯的图像)，然后把它和你想消毒之前拍的图像进行比较。如果两张图片之间有显著差异，那么你就知道有一个物体或一个人。当然，如果一个人站着，躺着，睡觉或其他什么，和一个空电梯相比是不同的

IL坚持去看看你的进步。确保让我们更新

你好@zazas321那

我尝试了几乎相同操作方法的传感器，它的参数和你介绍的这个相似。红外传感器存在着参数显著下降的问题。在消毒灯的反面(距离小于50厘米)是运动传感器发射红外线辐射。当这些传感器被关闭时，另外的传感器运行良好，但后来有人打开了它们，它的运行受到了干扰。这就是为什么我开始思考相机在可见光下工作的原因。谢谢你的帖子，很有价值。如果我有任何结果，我写在这个帖子。
感谢致敬

你好,

昨天我安装了OS（Linux）上的“Raspberry PI Compute模块4（在照片上，该模块安装在Raspbbery PI Compute模块4 IO板中）。根据本教程，我正在安装（从源编译）OpenCV库：

https://learnopencv.com/install-opencv-4-on-raspberry-pi/

查看照片：


和


我还在人体检测中首先导致（稍后写）。

问候

你好再次,

我有几天的时间去调查和尝试一些方法来解决我的问题——在房间里发现人体。我专注于OpenCV库中实现的解决方案，这次没有考虑基于ann (Artificial Neural Networks)的解决方案，特别是在Keras框架中实现的解决方案。

首先，我决定考虑两种不同的方法 - 一个用于人体检测，第二种用于人体检测。在目标解决方案中，两种方法都将在摄像机图像帧上运行，如果其中一个将提供阳性结果，将采用人类被检测到。

对于面部检测，我决定使用“使用HAAR级联分类器的脸部检测”。查看此链接：

https://www.bogotobogo.com/python/o...n_face_detection_haar_cascade_classifiers.php.


使用OpenCV - “Haarcascade_FrontAlface_Default.xml”提供的预押哈尔分类器更适当地检测到更多或小于六十百分比的图像（它尚未培训）。我将另外培训它更多的样本（我的同事的照片） - 如本页描​​述了：

https://docs.opencencv.org/2.4/doc/user_guide/ug_traincascade.html.

第二种检测人体的方法(算法)是基于HOG描述子(面向梯度直方图)与“支持向量机”(SVM)连接。看到这些链接:

https：//learnopencv.com/histograph-of-oriented-gradients/

https://www.pyimagesearch.com/pedestrian-detection-opencvv/

https://www.thepythoncode.com/article/hog-feature-extraction-in-python

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_ml/py_svm/py_svm_index.html

它也有适当的检测人体比例在水平约60%，我也想训练SVM与HOG描述符(预训练形式OpenCV)。我认为这一页是一个很好的起点:

https://stackoverflow.com/questions/57598104/training-of-svm-and-prediction-using-opencv-with-python.

在对这两种方法进行额外训练并对新图像进行推理(预测)检查后，我想用Keras框架实现CNN(卷积神经网络)。在实现之后，我想比较OpenCV方法(上面描述的前两个)和它的Keras类似。

请查看以下链接来熟悉CNN:

https://towardsdatascience.com/a-comprehision-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53

https://cs231n.github.io/convolutional-networks/

所有代码都将以Python编程语言（具有所需库）实现。

致以最亲切的问候