使用OpenVINO部署智能视频IoT人员计数器

资源摘要信息:"People Counter App是一个用于计算指定区域中人数的智能视频IoT解决方案。它利用了英特尔硬件和软件工具，通过检测视频帧中的人物并分析其在框架中的停留时长，实现了人员计数功能。该应用程序使用OpenVINO工具包中的推理引擎来处理视频数据，并使用Paho MQTT Python软件包将收集到的数据发送到本地Web服务器。" 知识点详细说明： 1. OpenVINO工具包与推理引擎： OpenVINO（Open Visual Inference & Neural network Optimization）是英特尔提供的一套工具和库，用于加快基于视觉的深度学习应用在英特尔硬件上的部署。推理引擎是OpenVINO工具包中用于执行模型推理的关键组件，它能够将训练好的深度学习模型转换成优化后的模型，以利用英特尔处理器的计算能力进行高效的推理。 2. 人员计数器应用程序的功能： 该应用程序的主要功能是： - 检测视频帧中的人物。 - 计算并显示当前框架中的人员数量。 - 记录人员在框架中的平均停留时长。 - 记录并统计总的人数。 3. 模型优化与转换： 为了在目标硬件上高效运行，需要将选定的模型通过模型优化器进行转换。模型优化器是OpenVINO工具包的一个组件，负责将训练好的深度学习模型转换为OpenVINO中间表示（IR），这样推理引擎就可以利用转换后的模型进行高效的推理。 4. MQTT协议与Paho MQTT Python包： MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，非常适合低带宽和不稳定的网络环境。它通常用于物联网设备之间的通信。Paho MQTT Python包是一个开源的Python库，提供了实现MQTT协议客户端的工具，可以用来将数据发布到MQTT代理或订阅代理发布的消息。在People Counter App中，Paho MQTT用于将计数器收集的数据发送到本地Web服务器。 5. 硬件要求： 为了运行People Counter App，需要以下硬件支持： - 第六到第十代的Intel Core处理器，带有Iris Pro图形或Intel HD图形。 - 或者使用英特尔神经计算棒2（NCS2），这是英特尔推出的USB设备，专门用于加速深度学习推理计算。 6. 编程语言与环境： - 需要使用的编程语言为Python 3.5或3.6。 - 通过OpenVINO工具包和Paho MQTT Python包，可以在这些环境中构建和部署智能视频IoT解决方案。 7. 解决方案部署场景： 该应用程序适合部署在需要实时人员计数的场景中，例如零售商店、办公大楼、交通枢纽或公共设施等，能够帮助管理者对人流进行监控和分析，为商业决策或安全监控提供数据支持。 8. OpenVINO与边缘计算： 在边缘计算场景中，OpenVINO工具包可以使应用程序在设备本地进行推理，而不是依赖云端处理。这种方式的优势包括降低延迟、减少带宽需求、提供更快速的响应，并且保护数据隐私，因为数据无需上传至云端。 通过上述描述和知识点的详细解释，我们可以了解到People Counter App是一个利用英特尔技术和开源软件的集成解决方案，它演示了如何在边缘设备上部署智能视频分析应用，并通过使用OpenVINO工具包和Paho MQTT Python包，实现了高效的人数检测和数据传输。