使用Python和OpenVINO构建购物者注视监控系统

资源摘要信息:"shoper-gaze-monitor-python是基于Python 3.5开发的一款针对零售业的应用程序，设计用于分析顾客在零售货架上的广告宣传前的行为反应。该程序利用安装在零售商店货架上的摄像头系统，通过计算路过并看向显示屏的人数来提供真实的市场营销统计信息。 目标操作系统是Ubuntu 18.04 LTS，它具备在30分钟内完成安装和配置的能力。为了使该程序能够顺利运行，硬件方面需要配备第6至第8代的Intel Core处理器，并且该处理器应具备Iris Pro图形或Intel HD图形的功能。 软件方面，需要安装Ubuntu 18.04，以及OpenCL运行时软件包。建议使用4.14或更高版本的内核以支持该软件的运行，可以通过运行命令‘uname -a’来确定当前系统的内核版本。此外，还需要安装英特尔的OpenVINO工具包2020 R3发行版，以便利用其提供的深度学习部署工具和推理引擎。 OpenVINO（Open Visual Inference & Neural network Optimization）是一个由英特尔开发的工具套件，旨在加速深度学习模型的推理部署，尤其是在边缘计算设备上。该工具包含一系列的API和预训练的模型，支持如卷积神经网络（CNNs）在内的多种深度学习模型，并能够针对不同的英特尔硬件平台进行优化。通过使用OpenVINO工具包，开发者能够将训练好的深度学习模型部署到边缘设备上，实现高效且实时的图像识别和对象检测功能。 购物者注视监控器应用程序正是利用了视频源（如摄像头）来抓取视频帧，并通过OpenVINO工具包中的推理引擎分析视频帧，从而识别和追踪顾客的面部表情以及目光注视方向。该过程需要实时处理视频流，以确保数据的及时性和准确性，这对于零售业主来说是一项宝贵的市场分析工具。 在计算机视觉和深度学习的领域，该程序涉及到的主要知识点包括实时视频处理、面部表情识别、行为分析、图像识别和对象检测。这些技术通常涉及到卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）等深度学习模型的使用。而为了在边缘设备上实时运行这些复杂的模型，开发者需要对模型进行优化，降低模型的计算复杂度，同时尽量保持较高的准确率。这就是为什么英特尔会推出OpenVINO工具包这样的解决方案，以帮助开发者面对这些挑战。 综上所述，shoper-gaze-monitor-python通过集成OpenVINO工具包与实时视频处理技术，提供了一种创新的方法，来衡量零售环境中顾客对货架广告的关注度，进而为商家提供有价值的营销洞察，帮助他们优化货架展示和广告策略。" 知识点总结: 1. 实时视频处理技术的应用。 2. 面部表情和注视行为的检测与分析。 3. 深度学习模型在零售行业中的应用。 4. OpenVINO工具包的功能及其在边缘计算中的作用。 5. 英特尔处理器技术在实时视觉应用中的重要性。 6. Ubuntu 18.04操作系统的部署。 7. Python 3.5在开发过程中的应用。 8. OpenCL运行时软件包在图形处理中的作用。 9. 利用深度学习进行图像识别和对象检测的原理。 10. 预训练模型在快速部署中的重要性及其在边缘设备上的优化问题。