roi区域识别 指定区域检测 区域入侵检测及停留时长统计

区域入侵检测项目概述主要展示了一个利用计算机视觉分析等待时间以及监测物体或人员在视频帧预定义区域停留时长的实践演示适用于零售分析或交通管理等领域。安装步骤可选设置Python环境并激活python3 -m venv venv source venv/bin/activate安装所需的依赖项pip install -r requirements.txt工具脚本download_from_youtube用于从YouTube下载视频--urlYouTube视频的完整网址--output_path可选视频保存目录--file_name可选视频文件名称stream_from_file从目录流式传输视频文件以模拟实时视频流需安装Docker--video_directory包含要传输的视频文件的目录--number_of_streams要传输的视频文件数量draw_zones在源图像或视频文件上绘制自定义区域并保存为JSON文件--source_path源图像或视频文件的路径--zone_configuration_path多边形注释保存为JSON文件的路径操作指令enter完成当前多边形绘制、escape取消当前多边形绘制、q退出绘图窗口、s保存区域配置视频与流处理脚本inference_file_example使用Roboflow推理模型对视频文件进行目标检测--zone_configuration_path区域配置JSON文件路径--source_video_path源视频文件路径--model_idRoboflow模型ID--classes要跟踪的类别ID列表为空则跟踪所有类别--confidence_threshold检测的置信水平0到1默认0.3--iou_threshold非极大值抑制的交并比阈值默认0.7inference_stream_example使用Roboflow推理模型在视频流上运行目标检测参数与inference_file_example类似多了--rtsp_url视频流的完整RTSP URLultralytics_file_example使用Ultralytics YOLOv8模型对视频文件进行目标检测部分参数与inference_file_example类似不同参数有--weights模型权重文件路径默认’yolov8s.pt’、--device计算设备默认’cpu’ultralytics_stream_example使用Ultralytics YOLOv8模型在视频流上运行目标检测参数与ultralytics_file_example类似多了--rtsp_url视频流的完整RTSP URL许可协议ultralyticsYOLOv8模型基于AGPL-3.0许可协议supervision基于区域分析的分析代码基于MIT许可协议完全开源且可在项目中免费使用