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Martin Drahanský1, Michal Charvát2, Ivo Macek3

  • 1TrendBit s.r.o., 616 00 Brno, Czech Republic.

Sensors (Basel, Switzerland)
|September 28, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

一个新的热成像系统使用YOLO深度学习来检测和定位人们. 这种易于部署的多摄像头系统可以在各种环境中提高安全性和自动化.

关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.建筑安全管理 建筑安全管理红外成像技术 红外成像技术红外传感器 红外传感器定位和绘制地图.神经网络的神经网络的神经网络

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科学领域:

  • 计算机视觉 计算机视觉
  • 热成像技术 热成像技术
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 在智能家居,博物馆和危险区域等各种环境中,对自动化人员检测和定位的需求日益增加.
  • 现有系统在可靠性,部署方便性和多摄像头支持热成像方面的局限性.

研究的目的:

  • 开发一种新的,易于部署和具有成本效益的系统,用于使用热成像进行自动人员检测和定位.
  • 将最先进的深度学习模型与可访问的硬件集成在一起,用于实时的热人体检测.

主要方法:

  • 在Raspberry Pi 3B+计算机上开发FLIR Lepton 3.5热摄像头的控制和捕获库.
  • 实施一种使用YOLO (You Only Look Once) 深度神经网络进行实时对象检测的新人检测技术.
  • 使用Ansible创建一个具有3D打印外和自动设置的自配置热单元.

主要成果:

  • 成功开发了一种小型,可安装的热探测系统,能够支持多个摄像头.
  • 在人流分析中表现出有效性,通过布拉格捷克国家博物馆的测试来验证.
  • 使用热数据实现了实时人体检测和定位,这是YOLO模型的新应用.

结论:

  • 本次展示的系统提供了一个简单的,可部署的解决方案,用于室内和室外热人体检测和定位.
  • 新奇之处在于有效利用YOLO模型处理热成像数据.
  • 该系统为其他需要人员位置意识的自动化系统提供了有价值的输入.