PP-Human作为飞桨PaddleDetection中的开源行人分析工具,在智慧安防领域展现出了强大的实力。其毫秒级精准打架识别技术不仅解决了传统人工监控的局限,还大幅提升了异常行为识别的准确性和效率。随着技术的不断进步和应用的不断推广,PP-Human必将在智慧安防领域发挥更加重要的作用,为公共安全保驾护航。相关文章推荐 文心一言...
飞桨目标检测开发套件 PaddleDetection 中提供的 PP-Human 就是一套综合了目标检测、跟踪、关键点检测等核心能力的产业级开源实时行人分析工具。它基于企业真实场景数据打磨优化，拥有人体属性识别、行为识别与流量计数三大能力，兼容单张图片、单路或多路视频3种输入类型，还可适应不同光线、复杂背景及跨镜头场景！PP-Hu...
首先修改 infer_cfg_pphuman 配置文件 (直接点击就能跳转)。 路径:PaddleDetection-develop/deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml 将其中MOT的enable参数改为True以开启PP-Human的人员追踪功能。 之后运行下面的代码,体验PP-Human的基础人员追踪功能 %cd /home/aistudio/PaddleDetection-develop !python deploy...
PP-Human使用操作方式解析 1. 一行命令执行功能(通用配置文件方式): 命令格式: python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml `-o Module.enable=True` --video_file=../video/c1.mp4 --device=gpu 该命令中-o Module.enable=True 命令开启目标功能。其中Module...
使用anaconda虚拟环境的步骤包括：创建名为pphuman的虚拟环境，安装PaddlePaddle框架（CPU版或GPU版），并安装PaddleDetection项目。在GPU版安装中，先安装cuda10.1和cudnn7.6.5，然后安装gpu版本的PaddlePaddle。测试PaddlePaddle安装成功后，继续安装PaddleDetection依赖。使用docker安装需确保docker已安装，然后拉...
PP-Human深度解析 cccccddddd · 1 篇内容 手把手跑通PP-Human 感谢百度团队开源pp-human,项目地址见 。 官方文档写的十分详细,本文是按照官方文档的一次跑通过程记录,建议结合官方文档食用。基础环境配置pp-human主要依赖PaddlePaddle框架和Pad… 阅读全文 ...
此文档整合了百度飞桨团队对PP-Human之行人属性识别的多个说明文档,使得整体方案更加清晰。文档的第三部分添加了行人属性识别的代码文件说明,主要解释了各个文件及其内部函数的作用,便于快速上手。 - 飞桨AI Studio
PP-Human的全景图如下: 在上面的全景图中的算法架构部分,左边为输入数据输入。可以看到PP-Human支持图片、单镜头视频、多镜头视频(跨镜)多种输入。输入的数据经过目标检测、多目标跟踪等模型提取特征并融合后,即可实现属性识别、关键点检测、行为识别等场景应用。 有关PP-Human详细文档可参考:github.com/PaddlePaddle ...
图3:10+预训练模型可免费下载 PP-Human经由真实业务场景数据深度打磨优化,拥有适应不同光线、复杂背景下的人体属性特征分析、异常行为识别、出入口人流计数与轨迹绘制、跨镜跟踪四大核心功能。不仅如此,PP-Human还兼容单张图片、单路或多路离线及在线视频流等多种数据输入类型,更符合产业复杂的环境应用需求,同时考虑到产...
PP-Human多功能全景图 说来容易,但它真的切实可用,需要企业真实场景数据打磨优化,拥有人体属性分析、行为识别与流量技术与轨迹留存三大能力,兼容单张图片、单路或多路视频等多种数据输入类型,还需要适应不同光线、复杂背景及跨镜头场景。 今天给大家介绍的,就是这样一套不仅拥有上述能力,还直接提供目标检测、属性分析、...