基于Aidlux平台的街道人流量统计开发与测试

一、前言

        目前我国智慧城市的场景划分覆盖面很广，比如智慧园区、智慧工地、智慧交通、智慧机场等等。不同的智慧场景，其覆盖范围都不一样，但通常而言，智慧城市行业主要是对空间内的人、车、物进行识别分析。

        本文主要以越界识别功能为例，其底层的算法技术，主要是人体检测+人体追踪+区域业务功能判断。这里的业务功能，主要是判断监测区域，在某个时间内，是否有人闯入。而人体检测+人体追踪+不同的业务功能，也可以实现各种各样不同的算法功能。比如可以实现医院进出口人流量统计，实现的业务功能，主要统计经过线段或者区域的人员数量。

二、环境配置

        1.跨平台应用系统Aidlux

         Aidlux主打的是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Linux）一站式AIOT应用开发平台。用比较简单的方式理解，我们平时编写训练模型，测试模型的时候，常用的是 Linux/window系统。而实际应用到现场的时候，通常会以几种形态：GPU服务器、嵌入式设备（比如Android手机、人脸识别闸机等）、边缘设备。GPU服务器我们好理解，而Android 嵌入式设备的底层芯片，通常是ARM架构。而Linux底层也是ARM架构，并且Android又是 基于Linux内核开发的操作系统，两者可以共享Linux内核。因此就产生了从底层开发一套应用系统的方式，在此基础上同时带来原生Android和原生Linux使用体验。

        因此基于 ARM 芯片，开发了 Aidlux 平台，可以在安卓手机上直接下载 Aidlux 使用。同时基于

ARM 芯片，比如高通骁龙的 855 芯片和 865 芯片，也开发了 AidBox 边缘设备，提供 7T OPS 和

15TOPS 算力，可以直接在设备上使用。

        而使用这些设备平台开发的时候，和在Linux 上开发都是通用的，即 Linux 上开发的 Python 代

码，可以在安卓手机、边缘设备上转换后使用。而使用这些设备平台开发的时候，和在 Linux

上开发都是通用的，即 Linux 上开发的 Python 代码，可以在安卓手机、边缘设备上转换后使

用。

        2.安卓&Linux移植开发流程

        那么为什么可以转换后使用呢？常规的方式，应用在手机Android 时，需要将 PC 上编写的代

码，封装成 Android SO 库（ C++ ）。

        经过测试后，封装JNI 调用 SO 库，最终在 Android 上使用 Java 调用 JNI ，最终再进行测试发布。 因此我们可以看到，这样的流程需要一系列的工作人员参与，比如C++ 、 Java 、 Python 的工

程师。但是大多数算法人员可能会用 Python 更多一些，比如上面编写的整套算法。 Aidlux 将

其中的整个开发流程，全部打通，通过 Aidlux 平台，可以将 PC 端编写的代码，快速应用到

Android 系统上。

         

        3.手机版本Aidlux软件安装

        我们可以从手机的应用商店下载手机端Aidlux的APP软件。

        注意：此产品只能在安卓手机才能下载。

        

        4.PC端Aidlux投影测试

        打开手机版本的Aidlux软件APP，第一次进入的时候，APP自带的系统会进行初始化。初始化好后，进入系统登录页面，这一步最好可以用手机注册一下，当然也可以直接点击“我已阅读并同意”，然后点击跳过登录。

                        

        有了手机版本的Aidlux 软件，我们可以尝试一系列的 AI 案例。当然如果后面在手机上操作编

程，还是有点麻烦，因此可以通过 IP 的方式，直接映射到电脑上操作。可以点击页面最上方的

Cloud_ip。

                         

        比如这里，笔者是192.168.1.103:8000，打开电脑浏览器，输入相应的ip，即http://192.168.1.103:8000。

         密码默认是aidlux，输入后即可进入主页面，可以看到其中的内容和手机端是一样的。

        5.Aidlux系统AI案例测试

        为了让大家尝试下手机上AI 方面的应用，在 AidLux 桌面中，有很多的 AI 案例可以直接运行尝

试，点击桌面下方菜单栏的 examples 。

        里面有很多应用，可以随便点击一个AI 应用，比如点击第一个人脸关键点的应用。当然需要注 意的是，这时Aidlux 桌面的操作和手机版本 Aidlux 的操作是同步的，在桌面上下载源代码后，

手机版本此应用时，也是同样下载下来了。

        回到刚刚的examples 的页面，再点击 “Face Mesh” 人脸关键点的应用，可以看到代码的编辑

页面。 在页面中可以直接编辑代码，如果想要运行代码，可以点击图片中Run 的按钮，再点击 Run

Now 。

        而且启动运行会发现，Aidlux 桌面运行的画面，和手机版本的画面是同步的。大家可以尝试各个AI 应用案例进行参考，我们后面的越界识别功能，也是基于 Aidlux 的系统来运行的，可以直接使用Python 运行很多的 AI 案例。

        6.Aidlux软件设置默认后台运行

        当然，有的小伙伴在运行Aidlux 桌面的时候，如果微信上有人找你。如果将手机版本的Aidlux 缩小时，切换到微信时，会发现 PC 端 Aidlux 桌面上的操作就被终止了。这时主要的原因在于，手机上默认Aidlux 软件缩小时，终止一切连接，为了便于后面的编 程操作，我们将Aidlux 设置成后台可运行的操作。

        这里列举了多款手机设置的方式，大家可以参照相应的设置教程：

        （1）小米手机和平板设置教程：

        https://community.aidlux.com/postDetail/832

        （2）OPPO 手机与平板设置教程：

        https://community.aidlux.com/postDetail/834

        （3）vivo 手机与平板设置教程：

        https://community.aidlux.com/postDetail/835

        （4）华为鸿蒙/HarmonyOS 2.0 设置教程：

        https://community.aidlux.com/postDetail/828

        （5）华为鸿蒙/HarmonyOS 3.0 设置教程：

        https://community.aidlux.com/postDetail/827

        7.PC端下载vscode软件

        通常工作中我们常用Pycharm和Vscode两款软件，算法人员可能Pycharm使用的多一些。不过目前手机版本的Aidlux对于Pycharm支持还不太友好，因此我们也可以采用Vscode的方式，也方便好用。

        点击官网https://code.visualstudio.com/，选择Download按钮进行下载，因为用的时Window电脑，跳到了匹配的默认项。

        8.安装python和opencv

        有了编程软件，我们还需要安装Python 。

        选择左面菜单栏的Extensions ，输入 python ，选择 Install 下载，当 “Installing” 变成 “Installed”时，表示Python 下载成功。

        点击Vscode 左上角的 “File->Open Folder” ，打开第二节课的 Lesson2_codes 文件夹。 当然Lesson2 的课程中，还会用到 Opencv ，所以我们先安装一下 Opencv 库。 选择“Terminal” 中的 “New Terminal” 。

         在终端页面输入：pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，即可快速下载安装成功。

三、PC端远程调试Aidlux

        1.PC端上传文件

        当PC 端的 python 和 Opencv 测试成功了，我们再使用 Vscode 远程连接安卓版本的 Aidlux ，尝

试在 Aidlux 环境下实时调试代码了。

        在home目录下， 选择右上角的 “Upload” ，将 自己的lesson2_code 中的代码上传到 Home文件夹下。 在 home 文件夹下就有了一个 Lesson2_code 的文件夹，我们再通过远程连接的方式，使用

Vscode 调试其代码。

        2.安装Remote SSH        

        点击Vscode左侧的“Extensions”，输入“Remote”，针对跳出的Remote SSH，点击安装。

         3.远程链接调试

        点击"Remote Explorer" ，进行远程连接的页面，点击左下角的 “Open a Remote Window”，再选择 “Open SSH Configuration file” 。

        针对跳出的弹窗，再选择第一个config 。

 

        输入连接信息，需要注意的是，这里的Host Name 填写你自己的 Aidlux 里面 Cloud_ip 的地

址。

 Host AidLux # 服务器别名

HostName 192.168.0.4 # 填写远程服务器的IP或者

HostPort 9022 # 填写访问远程服务器的端口号，这里默认写9022，不写8000

User root # 填写登陆远程服务器的用户的名字

保存后，在左侧会生成一个 SSH 服务器，鼠标放上后，会跳出一个 “Connect to Host in New

Window” 。 

然后会跳转到连接的页面，选择 “Linux” 。

选择“Continue”，再输入密码，aidlux。

当左下角跳出SSH Aidlux时，表示已经连接成功。

 选择左上角的File，点击Open Filer，即可跳出Aidlux里面的路径。

        将路径输入的信息，修改成”/home/lesson2_codes“，点击OK。 跳出的窗口中，再输入密码”aidlux“，即可打开我们已经上传的Lesson2_code文件夹。 

四、AI案例：MOT16视频数据集——东京街道人流量统计

        1.准备数据集

在本次的案例中，我们使用的是旷视的Crowdhuamn数据集，官网http://www.crowdhuman.org/去下载，Crowdhuman数据集，总共包含三个子数据集：15000张的训练数据集，4370张的验证数据集，5000张的测试数据集。其中训练集和验证集都是有标注信息的，测试集没有标注信息。

        2.数据集格式转换

        在本次的案例中，我们选用了4370张的val数据集来做为训练集，我们知道在不同的代码中进行检测是需要将数据集的格式转换为所选训练模型对应的格式，这里Crowhuman数据集的val数据集的标注为annotation_val.odgt，接下来我们需要进行数据集格式的转换（我们这里先将其转换为VOC格式，在将其转换为txt格式），这里，为了节约时间，我们可以直接关注“”AidLux“”公众号，回复lesson3,获得了lesson3资料包的连接之后进入百度网盘进行下载。

        在VScode中点击"File",然后点击“open Folder”,点击下载好的lesson3进入lesson3_codes文件夹，在进入data_prepare_code打开data_code.py文件。

from xml.dom import minidom
import cv2
import os
import json
from PIL import Image
 #将这里的路径改为自己的对应文件路径
roadlabels = "E:/360MoveData/Users/26337/Desktop/Lesson3/lesson3_data/Crowdhuman_data/Annotations" 
roadimages = "E:/360MoveData/Users/26337/Desktop/Lesson3/lesson3_data/Crowdhuman_data/JPEGImages"
fpath = "E:/360MoveData/Users/26337/Desktop/Lesson3/lesson3_data/Crowdhuman_data/annotation_val.odgt"
 ........

 之后点击运行，生成一系列的xml文件。

        在lesson3_data下新建一个文件夹train_data，，在其中再新建一个train和test文件夹，将之前的数据集中的val验证集和Annotations,分别复制到train_data下的train文件夹中分别命名为JPEGImages和Annotations。

         3.数据清洗

        为什么要清洗数据集呢？因为实际项⽬标注的数据集，会有各种问题。⽐如有图⽚，但是没有标注xml。 再或者有的⽬标，标注的太⼩，⽐如10* 10 像素，针对⼀些标注的问题，可以进⾏梳理。清洗的代码，即 train_data_split.py中的这个阶段⼀的部分

import argparse
import xml.etree.ElementTree as ET
from utilis import *
import argparse

label_list = ['person']

def get_image_txt(opt):

    #　阶段一：对于数据集进行清洗梳理　
    # 第一步：根据images_label_split中的图像删除多余的xml
    # print("V1")
    # compare_image_label_remove_xml(opt.train_data)
    # # # 第二步：根据images_label_split中的图像删除多余的image
    # print("V2")
    # compare_image_label_remove_image(opt.train_data)
    # # 第三步：将各个文件夹中的xml不满足条件的文件删除
    # print("V3")
    # remove_not_satisfied_xml(opt.train_data)
    # # 第四步：查找xml是否为空，空的话删除xml,也删除对应的image
    # print("V4")
    # remove_image_null_xml(opt.train_data,label_list)
    # # 第五步：对照image和xml中数据，显示图片看画得框是否正确
    # show_label(opt.train_data,label_list)

    #　阶段二：将数据按照一定比例分成训练和验证集　
    # 将train和test随机分开，将image和xml分别保存到train和test所在的文件夹中
    # 根据前面可以得到xml和image,每个场景下选择10%的数据,作为验证集, 生成train和test两个文件夹
    yolov3_get_train_test_file(opt.train_data,0.2)

    # 阶段三：将train和test的xml，转换成txt
    # 第一步：将train和test中的xml文件生成txt文件，都放到image_txt文件夹中
    # yolov3_get_txt(opt.train_data,label_list)
    # # #  第二步：将所有的image文件一起移动到image_txt中
    # yolov3_move_image(opt.train_data)
    # # # 第三步：将train/Annotations和test/Annotations的xml自动生成train.txt和test.txt文件，并保存到train_test_txt中
    # yolov3_get_train_test_txt(opt.train_data)

⾸先修改最下⾯的数据集路径，即刚刚新建的那个数据集路径。

运⾏train_data_split.py代码，会进⾏清洗梳理，并在最后会⽤代码显示标注信息结果，⼤家可以

按“Enter”键，查看是否有标错的图⽚，确认⼀下。

         4.训练数据集

        将train_data数据集和yolov5_code包进行打包发送到服务器的云端，对其一些文件的配置进行修改。

         标注⽂件xml格式转换txt格式：

        先查看⼀下训练数据集train_data的路径，因为会涉及到转换后的txt路径，在云服务器上运⾏加训练。 先cd train_data⽂件夹，再输⼊pwd，可以看到这时的数据集路径是：/root/autodl-nas/train_data。

        然后再去修改代码中的路径，⾸先cd data_prepare_code⽂件夹⾥，再vim train_data_split.py，使⽤前 ⾯的阶段三中的代码，将标注的⼈体xml⽂件转换成txt⽂件

        vim train_data_split.py后，打开⻚⾯，拖到最下⽅，即这个部分。

        按键盘上的“i”，进⼊代码的编辑状态，移动到路径处，修改成云服务器上对应的路径，⼤⽩这⾥是/root/autodl-nas/train_data，⼤家可以对应修改。

 修改完成后，按键盘上的Esc键，跳出编辑状态。 再输⼊“:”，会跳出输⼊框，再输⼊"wq!"，表示对于该修改内容，保存编辑强制退出，回到原始⻚⾯。 因为云服务器我们刚刚新建实例的时候，没有安装任何安装包。所以先pip install opencv-python，安装 ⼀下。

 将xml转换成txt格式进⾏中：

 新建person.yaml：

        因为训练的是⼈体检测模型，所以在yolov5 _code/data⽂件夹中，新增⼀个person.yaml。不过需要注意 的是，训练集和验证集的路径都要修改⼀下，此外还有类别数，以及类别标签。

修改train.py参数：

 ⽽yolov5_code/train.py⽂件中，主要修改models初始化模型的路径，这⾥⼤⽩使⽤的yolov5n的模型权重。cfg即模型对应的⽹络结构路径，data是新增的person.yaml路径。此外还有epochs训练迭代的次 数，batch-size⼤⼩，当然imgsz也可以修改，这⾥默认640。

修改models/yolov5n.yaml：修改其中的类别数量，因为⼈体就⼀个类别，修改成1。

训练⼈体检测模型：

        因为训练的时候，需要⼀系列的库⽂件，所以回到yolov5 _code的路径下，输⼊ pip install -r

requirements，安装⼀系列的库⽂件。

        当然⼤家如果遇到tqdm安装的报错，可以输⼊pip install tqdm，看下有哪些版本，找对应的版本下载， 如果没有报错，就可以直接跳过。 安装完成后，输⼊python train.py，就可以开始训练了。

         训练过程中，⼀般会得到两个模型，⼀个best.pt，即epoch迭代的过程中，map精度对⽐⽐较好保存的模型。⼀个是last.pt，即迭代过程中，最后⼀次epoch保存的模型。⽐如⼤⽩训练过程中，保存的这两 个，在后⾯测试的时候，主要使⽤best.pt⽂件。

        将best.pt模型下载下来，修改成yolov5n_best.pt。并放到资料包代码⽂件夹中。

        5.PC端Pytorch推理测试

        当然，云服务器主要是⽤来训练，测试包括模型转换，都还是在我们⾃⼰的PC电脑上。当我们训练出⼀ 个⼈体检测模型时，⽐如得到最轻量型的yolov5 n.pt⽂件。我们先在PC端电脑上，⽤⼈体检测模型针对图⽚和视频进⾏效果测试，这次还是采⽤⼤⽩⾃⼰重新修改编写的代码。

        5.1Pytorch库的安装：

        我们⾸先打开Pytorch的官⽹： https://pytorch.org/ 。⼤家可以根据每个⼈的配置，进⾏选择。

下⽅的显示窗⼝会跳出pip 3 install torch torchvision torchaudio，当然在下载的时候为了⽹络加速，还 添加了清华源。组成下载代码：pip3 install torch torchvision torchaudio -i

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

        除了Pytorch，代码中还有⼀系列的依赖库，这⾥也列出相关的下载链接，可以⼀个个下载安装。

Pandas下载：pip 3 install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

yaml下载：pip 3 install pyyaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

tqdm下载：pip 3 install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

matplotlib下载：pip 3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

seaborn下载：pip 3 install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

scipy下载：pip 3 install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

ipython下载：pip 3 install ipython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

        5.2 针对图⽚或视频进⾏推理测试

        我们使⽤yolov5 的模型，对于images⾥⾯的图⽚进⾏推理，测试⼀下效果。

        打开detect_image.py⽂件，这⾥主要修改代码中的模型、图⽚路径、yaml⽂件。

使⽤Run->"Run Without Debuging"，运⾏后可以得到⼀张张推理的图⽚效果。

         6.Aidlux端模型推理测试

Aidlux主要针对推理 部分，在底层进⾏了加速优化。因此想要将pt模型移植到Aidlux上使⽤，还要进⾏转换模型，修改推理代 码的操作。

        6.1 pt模型转换成tflite模型

        模型转换的⽂件是export.py⽂件，在Aidlux中主要运⾏的是tflite的⽅式，因此主要修改其中的三个地 ⽅。

        再输⼊：pip3 install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ，下载tensorflow

库。安装好再运⾏export.py⽂件，在models⽂件夹下⾯，可以看到⽣成的yolov 5 n-fp 16 .tflite⽂件。

        依据前面使用SSH连接到Aidlux的方式，运行yolov5.py进行图片或视频推理测试， 在⼿机版本的Aidlux和PC端⽹⻚的Aidlux中，都可以 看到推理的显示结果。

        注意： 在运⾏的时候，需要把⼿机版本⾥⾯的aidlux⻚⾯叉掉，免得会有冲突，运⾏的线

程会直接被killed掉。

        7. MOT16数据集

MOT Challenge - Data，可以登录MOT16数据集下载视频数据。

        8.人体轨迹追踪

目标追踪算法包括单目标追踪和多目标追踪，多目标追踪主要针对的是多个目标的运动轨迹，而单目标追踪主要 针对的某⼀个目标的运动轨迹。目前用的较多的是多目标追踪算法，多目标追踪算法包括（1）sort多目标算法（2）deepsort多目标算法（3）Bytetrack多目标追踪算法。该实例中我们使用Bytetrack多目标追踪算法，会尽量的减少人物之间的遮挡而带来的目标的丢失。

# 实现目标追踪相关功能函数，tracker函数接口可以在公众号Aidlux里回复lesson4获取
    det = []   #给予检测一个空间
    # Process predictions
    for box in pred[0]:  # per image
        box[2] += box[0]
        box[3] += box[1]
        det.append(box)   det.append()表示将这个数组写入det中
    if len(det):
        # Rescale boxes from img_size to im0 size    
        online_targets = tracker.update(det, [frame.shape[0], frame.shape[1]])
        online_tlwhs = []
        online_ids = []
        online_scores = []
        # 取出每个目标的追踪信息
        for t in online_targets:
            # 目标的检测框信息
            tlwh = t.tlwh
            # 目标的track_id信息，赋予目标框一个ID
            tid = t.track_id
            online_tlwhs.append(tlwh)
            online_ids.append(tid)
            online_scores.append(t.score)
            # 针对目标绘制追踪相关信息
            res_img = plot_tracking(res_img, online_tlwhs, online_ids, 0,0)
    cvs.imshow(res_img)

         9.人流量统计

        当⼈体在线段的下⽅时，⼈体状态是-1 。当⼈体在线段的上⽅时，⼈体状态是 1。我们这⾥主要统计从- 1 ，到 1 区域的⼈流的数量。

### 越界单边识别功能实现 ###
            # 1.绘制越界监测区域
            #下面的坐标代表直线的两端的坐标
            line = [[167,541],[1191,539]]
            cv2.line(res_img,(167,541),(1191,539),(255,255,0),3)

            # 2.计算得到人体下方中心点的位置（人体检测监测点调整），
            # (x,y,w,h)->(tlwh[0],tlwh[1],tlwh[2],tlwh[3])
            pt = [tlwh[0]+1/2*tlwh[2],tlwh[1]]    #越界识别点   
            
            # 3. 人体和违规区域的判断（人体状态追踪判断）
            track_info = is_passing_line(pt, lines)
            if tid not in track_id_status.keys():
                track_id_status.update( {tid:[track_info]})
            else:
                if track_info != track_id_status[tid][-1]:
                    track_id_status[tid].append(track_info)

            # 4. 判断是否有track_id越界，有的话保存成图片
            # 当某个track_id的状态，上一帧是-1，但是这一帧是1时，说明越界了
            if track_id_status[tid][-1] == 1 and len(track_id_status[tid]) >1:
                # 判断上一个状态是否是-1，是否的话说明越界，为了防止继续判别，随机的赋了一个3的值
                if  track_id_status[tid][-2] == -1:
                    track_id_status[tid].append(3)
                     count_person +=1   #前面记得count_person初始化

        ###再判断当前一个状态为1，后一个状态为-1时的情况
            if track_id_status[tid][-1] == -1 and len(track_id_status[tid]) >1:
                
                # 判断上一个状态是否是1，是否的话说明越界，为了防止继续判别，随机的赋了一个3的值
                if  track_id_status[tid][-2] == 1:
                    track_id_status[tid].append(3)
                    count_person += 1  

#获取进出人流量数据的统计

        10.额外功能

         为了更加贴近实际，则采⽤⼀种简单的⽅式，当然也⽐较实⽤，即通过微信“喵提醒”的⽅式进行人流量的提醒实时发出警告和数据。

import requests
import time

# 填写对应的喵码
id = 'tP48aPC'
# 填写喵提醒中，发送的消息，这里放上前面提到的图片外链
text = "有人越界识别！！"
ts = str(time.time())  # 时间戳
type = 'json'  # 返回内容格式
request_url = "http://miaotixing.com/trigger?"

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.67 Safari/537.36 Edg/87.0.664.47'}

result = requests.post(request_url + "id=" + id + "&text=" + text + "&ts=" + ts + "&type=" + type,
                        headers=headers)

注意：此处的ID是笔者的ID号，大家需要改成自己的，不然发送的数据和警告全都在笔者这里。

        10.最终实现yolov5_overstep.py的源码

# aidlux相关
#下面的utils函数包和track函数包要到公众号“AidLUx”上回复lesson5
from cvs import *
import aidlite_gpu
from utils import detect_postprocess, preprocess_img, draw_detect_res, scale_coords,process_points,is_in_poly,is_passing_line
import cv2
# bytetrack
from track.tracker.byte_tracker import BYTETracker
from track.utils.visualize import plot_tracking
import requests #库的引用
import time

# 加载模型
model_path = '/home/lesson4_codes/aidlux/best-fp16.tflite'
in_shape = [1 * 640 * 640 * 3 * 4]
out_shape = [1 * 25200 * 6 * 4]

# 载入模型
aidlite = aidlite_gpu.aidlite()
# 载入yolov5检测模型
aidlite.ANNModel(model_path, in_shape, out_shape, 4, 0)
#初始化文件
tracker = BYTETracker(frame_rate=30)
track_id_status = {}
cap = cvs.VideoCapture("/home/lesson4_codes/aidlux/jiankong.mp4")
frame_id = 0
count_person = 0
while True:
    frame = cap.read()
    if frame is None:
        print("Camera is over!")
        # 填写对应的喵码
        id = 'ti184WH'
        # 填写喵提醒中，发送的消息，这里放上前面提到的图片外链
        text = "医院进出口人流统计:"+str(count_person)
        ts = str(time.time())  # 时间戳
        type = 'json'  # 返回内容格式
        request_url = "http://miaotixing.com/trigger?"
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.67 Safari/537.36 Edg/87.0.664.47'}
        result = requests.post(request_url + "id=" + id + "&text=" + text + "&ts=" + ts + "&type=" + type,headers=headers)
        break
    frame_id += 1
    if frame_id % 3 != 0:
        continue
     # 预处理
    img = preprocess_img(frame, target_shape=(640, 640), div_num=255, means=None, stds=None)
    # 数据转换：因为setTensor_Fp32()需要的是float32类型的数据，所以送入的input的数据需为float32,大多数的开发者都会忘记将图像的数据类型转换为float32
    aidlite.setInput_Float32(img, 640, 640)
    # 模型推理API
    aidlite.invoke()
    # 读取返回的结果
    pred = aidlite.getOutput_Float32(0)
    # 数据维度转换
    pred = pred.reshape(1, 25200, 6)[0]
    # 模型推理后处理
    pred = detect_postprocess(pred, frame.shape, [640, 640, 3], conf_thres=0.4, iou_thres=0.45)
    # 绘制推理结果
    res_img = draw_detect_res(frame, pred)

    # 目标追踪相关功能
    det = []
    # Process predictions
    for box in pred[0]:  # per image
        box[2] += box[0]
        box[3] += box[1]
        det.append(box)
    if len(det):
        # Rescale boxes from img_size to im0 size
        online_targets = tracker.update(det, [frame.shape[0], frame.shape[1]])
        online_tlwhs = []
        online_ids = []
        online_scores = []
        # 取出每个目标的追踪信息
        for t in online_targets:
            # 目标的检测框信息
            tlwh = t.tlwh
            # 目标的track_id信息
            tid = t.track_id
            online_tlwhs.append(tlwh)
            online_ids.append(tid)
            online_scores.append(t.score)
            # 针对目标绘制追踪相关信息
            res_img = plot_tracking(res_img, online_tlwhs, online_ids, 0,0)

            #1.绘制统计人流线
            lines =[[167,541],[1191,539]]
            cv2.line(res_img,(167,541),(1191,539),(255,255,0),3)

            # 2.计算得到人体下方中心点的位置（人体检测监测点调整）
            pt = [tlwh[0]+1/2*tlwh[2],tlwh[1]]#以人头为识别点
            
            #3人体和违规线的判断（状态追踪）
            track_info = is_passing_line(pt, lines)

            if tid not in track_id_status.keys():
                track_id_status.update( {tid:[track_info]})
            else:
                if track_info != track_id_status[tid][-1]:
                    track_id_status[tid].append(track_info)

            # 4.判断是否有track_id越界，有的话保存成图片
            # 当某个track_id的状态，上一帧是-1，但是这一帧是1时，说明越界了
            if track_id_status[tid][-1] == 1 and len(track_id_status[tid]) >1:
                # 判断上一个状态是否是-1，是否的话说明越界，为了防止继续判别，随机的赋了一个3的值
                if  track_id_status[tid][-2] == -1:
                    track_id_status[tid].append(3)
                    #cv2.imwrite("overstep.jpg",res_img)
                    count_person += 1   #之前已经定义count_person=0，不然会报未定义的错
                    
               #5.再判断当前一个状态为1，后一个状态为-1时的情况
             if track_id_status[tid][-1] == -1 and len(track_id_status[tid]) >1:
                # 判断上一个状态是否是1，是否的话说明越界，为了防止继续判别，随机的赋了一个3的值
                if  track_id_status[tid][-2] == 1:
                    track_id_status[tid].append(3)
                    #cv2.imwrite("overstep.jpg",res_img)
                    count_person += 1 
    cv2.putText(res_img,"Pereson_count in the gate of Hospital:"+ str(count_person), (50,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1 ,(255, 0, 255), 3)
    cvs.imshow(res_img)
                

五、总结与学习心得

        笔者是在江大白以及Aidlux团队的训练营中学习而来，期间大白老师区别以往的视频课，采用图文描述的方式以一种更加直观的方式展现出整个项目的流程与细节。不管是AI算法小白还是AI算法的老手都在这次训练营受益匪浅。Aidlux工程实践内容全是干货，同时过程也遇见了很多问题，但是大白老师和训练营的其他同学们都很认真为其他学员解决，耐心辅导，对我来言，刚刚接触这一领域，以及Aidlux平台的使用，让我耳目一新。整个流程下，我已经学会了如何在Aidlux进行模型部署，令我也感觉到成就感，在此特别感谢江大白老师和Aidlux团队的贡献，希望他们以后在AI算法开发的道路事业更加顺利。最后放上本次街道人流量统计的效果视频的地址。

https://live.csdn.net/v/248893