基于RZ/V2L AI MPU的人头计数应用

瑞萨基于RZ/V2L AI MPU开发了大量可拿来即用的AI应用程序，并提供源代码、预编译应用程序二进制文件和预训练的人工智能模型对象。您可以从各种用例中选择感兴趣的应用程序，并立即在RZ/V2L评估板上运行。截至当前，已开发好13个预训练AI应用程序库：

01Head_count

功能描述：计算图像或视频中出现的人头（侧面视角）

02Line_crossing_object_counting

功能描述：识别是否有人越过了用户绘制的虚拟线，并进行人数计数

03Elderly_fall_detection

功能描述：检查人体运动以判断是否有跌倒事件

04Safety_helmet_vest_detection

功能描述：工服工帽检测，识别工作是否穿戴了工作背心和安全帽

05Age_gender_detection

功能描述：预测年龄段和检测人的性别

06Face_recognition_spoof_detection

功能描述：人脸识别及面部欺骗检测，可区分真实人脸与非真实人脸（照片、视频、面具）

07Animal_detection

功能描述：检测给定图像或Camera输入中的特定动物集

08Hand_gesture_recognition

功能描述：可识别特定识别手势，如1、2、3、4、5，剪刀、石头、布等

09Human_gaze_detection

功能描述：检测并预测人的眼睛注视方向

10Driver_monitoring_system

功能描述：识别驾驶员的注意力状态，包括头部姿势、眨眼睛、打哈欠等

11Head_count_topview

功能描述：计算图像或视频中出现的人头（顶部视角）

12Hand_gesture_recognition_v2

功能描述：可识别特定的手势，如1、2、3、4、5，剪刀、石头、布等

13Car_ahead_departure_detection

功能描述：检测前方汽车是否移动

本文将介绍以上预训练库中的第一个AI应用：人头计算应用。该AI应用可以动态检测Camera中的人员并进行数量统计，可应用在各种不同的场景中，例如

 会议室监控：通过对会议室中人数的计算得知会议室是否为空闲状态

 

 照明控制：通过对房间人数的计算控制灯光照明

 

 车厢拥挤检测：通过公交，地铁，火车车厢内人数的统计监控拥挤程度

 

示例程序运行如下：

 

示例中提供了人头计数API "PRET_HC()"。该API的输入参数为图像缓冲区地址以及图像的高度和宽度。

在此应用中，头部检测使用了YOLOv3模型，输入图像既可以是一副静态图片，也可以是摄像头输入视频。

当输入为图片时

用户应输入图像的相对路径、宽度和高度。

图像中的头数会被检测出来并显示在终端上。

当输入为摄像头时

摄像头输入经适当预处理后送入模型。

根据检测到的头部计算并显示计数。

示例源码

1侧面视角

https://github.com/Ignitarium-Renesas/RZV2L_AiLibrary/tree/main/11_Head_count_topview

2顶部视角

https://github.com/Ignitarium-Renesas/RZV2L_AiLibrary/tree/main/01_Head_count

接下来我们介绍如何基于RZ/V2L AI SDK构建该示例：

1示例应用程序的编译

这是一个可选步骤，因为 exe/ 文件夹中已有编译好的应用程序。这些步骤必须在支持RZ/V2L工具链的笔记本/电脑上执行。

 

cd $work_dir
git clone https://github.com/Ignitarium-Renesas/RZV2L_AiLibrary 
cd RZV2L_AiLibrary/11_Head_count_topview/
make

 

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2运行示例应用程序

在笔记本电脑上安装：

从以下链接下载模型权重文件(*.dat)

https://github.com/Ignitarium-Renesas/RZV2L_AiLibrary/releases/tag/v1.2.5

将权重文件放置在正确位置

 11_Head_count_topview/Head_count_topview_img/exe/yolov3_headcount_topview_img

或

 11_Head_count_topview/Head_count_topview_usbcam/exe/yolov3_headcount_topview_cam 

或

 11_Head_count_topview/Head_count_topview_cam/exe/yolov3_headcount_topview_cam 

现在，将RZV2L_AiLibrary 目录复制到RZV2L板 (/home/root/)

请按照以下步骤操作：

当输入为图片时

 

cd /home/root/RZV2L_AiLibrary 
cd 11_Head_detection_from_top/Head_count_topview_img/exe/
./headcount_topview_img_app
../test_images/01.bmp

 

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当输入为USB摄像头时

 

cd /home/root/RZV2L_AiLibrary 
cd 11_Head_count_topview/Head_count_topview_/exe/
./headcount_topview__app

 

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　　审核编辑：汤梓红