基于Python的监控视频行人轨迹搜索系统与使用指南

资源摘要信息:"该项目是一个基于Python实现的机器学习应用，用于监控视频中的行人轨迹搜索。项目以本科毕业设计的形式，通过一系列机器学习算法，从监控视频中搜索特定行人的轨迹。代码经过测试并上传，适合计算机相关专业的学生、老师和企业员工下载学习或用于实际项目。项目在Windows 10上使用Visual Studio Code开发，适用于多种平台。 项目运行环境需要Python 3.6.2、TensorFlow-GPU 1.6.0、opencv-python、numpy 1.18.1、keras 2.2.0、scikit-learn和pillow等库。 项目的预处理过程涉及多个步骤，包括使用三帧差分法和阈值法对视频进行预处理，利用YOLO算法进行行人识别，以及结合YOLO和Deep Sort进行行人轨迹追踪。此外，使用Caffe算法对行人人脸进行识别并评分，并建立基于EigenFace/LBPHFace的人脸模型文件。最终将行人轨迹缓存结果与人脸模型文件关联。 搜索过程涉及将输入图片通过Caffe算法截取人脸部分，并使用EigenFace/LBPHFace算法与预处理得到的人脸模型进行比对，得到置信度。通过置信度排序，输出适当比例的搜索结果。 代码执行过程中，用户需将视频文件放入指定目录，并运行main.py文件。程序将自动处理视频，并在指定路径生成结果。对于客户端搜索，用户需指定目标人物的照片，程序将输出搜索结果。 此项目涉及的知识点包括： 1. Python编程语言及其生态，如TensorFlow、OpenCV、Numpy等库的应用。 2. 机器学习基本概念，特别是深度学习模型YOLO和轨迹追踪算法Deep Sort。 3. 人脸检测和识别技术，包括Caffe算法的应用和EigenFace/LBPHFace模型的构建。 4. 数据预处理在机器学习项目中的重要性，如视频的去噪和行人特征提取。 5. 算法性能优化，包括提高搜索和处理速度的策略。 6. 跨平台开发的知识，即如何在不同操作系统上部署和运行项目。 项目的文件名称列表包括：项目使用说明.md（提供详细使用说明），client_algorithm_structure.png和edg_algorithm_structure.png（描述预处理和搜索算法的结构图），search_from_videos（包含源代码的目录），以及.vs（Visual Studio的项目文件夹）。"