AI算力設(shè)備
AI視覺目標(biāo)檢測一體機(jī)數(shù)據(jù)服務(wù)
數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù) 數(shù)據(jù)咨詢服務(wù) 數(shù)據(jù)方案服務(wù) 數(shù)據(jù)報告服務(wù)數(shù)字孿生
全行業(yè)一體化解決方案基于先進(jìn)的AI邊緣計算技術(shù),巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型,并經(jīng)過精心設(shè)計適配的外殼而成。

基于先進(jìn)的AI邊緣計算技術(shù),巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型,并經(jīng)過精心設(shè)計適配的外殼而成。

隨著我國經(jīng)濟(jì)體制改革的深入,人民的生活水平得到了改善,旅游業(yè)得到了極大的發(fā)展,為“和諧社會”的構(gòu)建帶來了新的生機(jī)。但同時,景區(qū)中的一些安全問題也引起了人們的關(guān)注。特別是在節(jié)假日,游客流量大,交通流量大,使得景區(qū)的安全和秩序可能無法得到有效的保障。目前,大多數(shù)景區(qū)的安全工作是由景區(qū)的管理人員來承擔(dān),人員的調(diào)配無法在短時間內(nèi)得到有效的解決。
傳統(tǒng)的客流統(tǒng)計方法有人工計數(shù)、傳感檢測等。采用人工統(tǒng)計,不僅工作量大、效率低,而且由于人群粘連、遮擋等因素,容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。由于受到使用地點和技術(shù)條件的制約,傳感器檢測僅限于對行人的大致流量進(jìn)行統(tǒng)計,且存在著很大的誤差,無法滿足現(xiàn)代視頻監(jiān)控的需要。
YOLOv5是繼 YOLOv3之后被廣泛運(yùn)用于工業(yè)檢測的算法,可以在滿足實時需求的情況下,保持高精度,并可以根據(jù)工作環(huán)境和檢測任務(wù)選擇不同類型的檢測模式。將其應(yīng)用到景區(qū)客流量統(tǒng)計中可以有效識別游客數(shù)量,從而輔助管理人員進(jìn)行人員調(diào)配,減輕工作人員的工作難度。
