supervision区域行人计数和轨迹追踪初步尝试

1、背景介绍

最近，一位朋友向我介绍了定位与视觉融合的需求，我发现这个想法非常有价值。恰逢我了解到了Supervision框架，便决定尝试运用它来进行初步的测试。这样做不仅有助于探索可以实际应用的项目，还能促进我自己在研究创新方面的发展。

2、Supervision介绍

Supervision 是一个开源的 Python 工具包，旨在简化计算机视觉项目的开发。它提供了一系列通用的工具和函数，可用于各种任务，例如：

• 加载和处理图像和视频数据集
• 训练和评估机器学习模型
• 部署模型进行推理
• 可视化结果

Supervision 的主要优势在于其易用性和灵活性。它提供了一个简单易懂的 API，即使是初学者也可以快速上手。此外，Supervision 支持多种流行的机器学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，因此您可以自由选择最适合您需求的框架。
Supervision 可以用于各种计算机视觉项目，包括：

• 对象检测
• 图像分类
• 语义分割
• 实例分割
• 姿态估计
• 跟踪

网址：https://supervision.roboflow.com/latest/

3、效果

区域行人追踪计数效果

supervision 地铁环境区域人浏览量统计测试

区域行人追踪效果

Supervision 人运动轨迹跟踪测试

公路车流计数和轨迹追踪效果

supervision 车流轨迹追踪统计

4、这有什么价值？

博主想传达的是，通过利用开源的Supervision框架结合自行在淘宝购买的摄像头，可以实现一套成本较低的客流量分析统计系统。这种方法既经济实惠，又能满足商业和研究需求，为中小企业或个人研究者提供了一种高效的解决方案。下面贴一个京东的截图

实现这样一个复杂的客流量分析统计系统，单靠算法和摄像头是远远不够的。它还需要配备一台带GPU的服务器以实现实时分析处理，以及一套完善的业务系统来支持整体运作。这样的配置确保了系统不仅能够捕捉和分析数据，而且能够在商业环境中高效、稳定地运行。

5、总结

将视频监控中目标位置的变化数据与室内定位数据匹配，意味着可以实现更加精准的空间使用分析和行为识别，还可以弥补视频监控的盲区。在视频照不到的地方，室内定位可以提供精确的位置数据，确保监控系统的全面覆盖。