本文主要是介绍supervision区域行人计数和轨迹追踪初步尝试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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。
这篇关于supervision区域行人计数和轨迹追踪初步尝试的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
