python視頻監控系統

『壹』 人群密度識別系統能實現那些功能

人群密度計數是指估計圖像或視頻中人群的數量、密度或分布，它是智能視頻監控分析領域的關鍵問題和研究熱點，也是後續行為分析、擁塞分析、異常檢測和事件檢測等高級視頻處理任務的基礎。隨著城市化進程的快速推進，城市人口數量急劇增長，導致各種人員高度聚集的社會活動頻繁發生，如果管控不當，極易發生擁擠踩踏事故。

例如上海「12.31」外灘踩踏事故中，由於現場管理和應對措施不當，引發了人群擁擠和摔倒，最終造成了重大人員傷亡的嚴重後果。如果有精度良好的人群計數系統實時統計相關場所的人群數量、分布或密度等信息，及時發現人群擁擠和異常行為並進行預警，以便採取措施進行疏導，就可以避免悲劇的發生。性能良好的人群計數演算法也可以遷移到其他目標計數領域，如顯微圖片中的細菌與細胞計數、擁擠道路上的汽車計數等，拓展人群計數演算法的應用范圍.因此,人群計數方法的研究有著重要的現實意義和應用價值。

顯然的是傳統的人群計數方法具有一定局限性，無法從圖像中提取更抽象的有助於完成人群計數任務的語義特徵，使得面對背景復雜、人群密集、遮擋嚴重的場景時，計數精度無法滿足實際需求。近年來，深度學習技術發展迅猛，在許多計算機視覺任務中得到成功應用，促使研究人員開始探索基於卷積神經網路的人群計數辦法.相比於傳統方法，基於CNN的人群計數方法在處理場景適應性、尺度多樣性等問題時表現更優。而且由於特徵是自學習的,不需要人工選取，可以顯著提升計數效果，因此已經成為當前人群計數領域的研究熱點。使用CNN的人群計數方法主要分為直接回歸計數法和密度圖估計法2類。直接回歸法只需向CNN送入人群圖片，就可以直接輸出人群數量，適用於人群稀疏場景。在密度圖法中，CNN輸出的是人群密度圖，再以數學積分求和的方式計算出人數.這類方法性能的好壞一定程度上依賴於密度圖的質量。為了提升密度圖質量，會引入新的損失函數來提高密度圖的清晰度和准確度。

故本項目通過採用深度學習方法獲取人群密度圖已估計人群數量，使用python語言搭建MSCNN網路實現實時生成人群密度圖以達到估計人群數量的目的。其最終實現效果如下圖可見：

基本介紹

1.1 環境要求

本次環境使用的是python3.6.5+windows平台。主要用的庫有：

opencv模塊。在計算機視覺項目的開發中，opencv作為較大眾的開源庫，擁有了豐富的常用圖像處理函數庫，採用C/C++語言編寫，可以運行在Linux/Windows/Mac等操作系統上，能夠快速的實現一些圖像處理和識別的任務。

numpy模塊。numpy系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表結構要高效得多(該結構也可以用來表示矩陣。

pillow模塊。PIL是理想的圖像存檔和批處理應用程序。您可以使用庫創建縮略圖，在文件格式、列印圖像等之間進行轉換。它提供了廣泛的文件格式支持、高效的內部表示和相當強大的圖像處理功能。核心圖像庫是為快速訪問以幾種基本像素格式存儲的數據而設計的。為通用圖像處理工具提供了堅實的基礎。

keras模塊。Keras是一個由Python編寫的開源人工神經網路庫，可以作為Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高階應用程序介面，進行深度學習模型的設計、調試、評估、應用和可視化。

1.2 MSCNN網路介紹

MSCNN作為多尺度卷積神經網路與傳統機器學習演算法相比，深度學習模型能更有效地從高維復雜輸入中自動提取特徵。卷積神經網路是應用最廣泛的深度學習模型之一，通過卷積、池化等操作提取原始數據的特徵，並通過權連接層輸出模型的計算結果。其中，卷積核的大小在一定程度上影響著特徵提取的效果和模型的故障識別能力。MSCNN是一種改進的卷積神經網路，通過不同大小的卷積核從多尺度挖掘特徵信息，有效解決了傳統CNN模型卷積核的自適應選擇問題。

『貳』 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

『叄』 雲伺服器是干什麼用的

雲伺服器是一種簡單高效、安全可靠、處理能力可彈性伸縮的計算服務。其管理方式比物理伺服器更簡單高效。用戶無需提前購買硬體，即可迅速創建或釋放任意多台雲伺服器。

雲伺服器控制面板整合了對於雲伺服器的常用管理功能，通過雲伺服器控制面板可以看到雲伺服器的配置信息，而且可以對雲伺服器執行重啟、關閉、啟動、重置、更改密碼、遠程連接、更換操作系統等。還可以隨時查看當天雲伺服器的監控信息。

雲伺服器適用於社區網站、企業官網、門戶網站、電子商務網站、SAAS應用(如：在線ERP，CRM，OA，HR)、游戲類應用等。

參考資料來源：網路-雲伺服器

『肆』 python 監控視頻分析

Python有個非常強的庫叫OpenCV，這個庫操作很簡單，可以打開視頻文件做截圖，這個OpenCV庫還提供了兩張圖片的比較功能。
你可以先把視頻每秒截圖一張。
然後只要把連續的截圖後一張對前一張比較，找到差異大的就可以發現圖像有變化

了。

『伍』 python是什麼意思

Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。python是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。像Perl語言一樣，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。

簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

『陸』 學習Python需要掌握哪些知識

以下是python全棧開發課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。