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 人数统计和跟踪项目的方法

目标是构建一个具有以下功能的系统。

• 读取视频中的帧。

• 在输入框架上绘制所需的参考线。

• 使用对象检测模型检测人员。

• 标记检测到的人的质心。

• 跟踪该标记质心的运动。

• 计算质心移动的方向（向上还是向下移动）。

• 计算进入或离开参考线的人数。

• 根据计数，递增或递减计数器。

这些是我们构建深度学习项目需要遵循的基本步骤。现在让我们继续讨论要求。

人数统计和跟踪项目要求

我们可以在本地构建深度学习项目，因为它没有太多依赖项。
安装库：

• pip install numpy
• pip install opencv-python==3.4.2.16

然后我们需要一个 Centroidtracker 的 python 文件。

这里我们将使用 YOLO v3 作为模型来检测帧中的人。因此，我们需要下载 YOLO v3 权重和 YOLO v3 配置文件以及 coco 类，即 coco.names 文件。您可以从这里下载相同的内容。

这是测试视频。

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