OpenDataCam 是一款在视频画面中计数的开源工具。
通过视频，分析有多少人？
通过视频，来分析有多少车？
源代码
http://www.gitpp.com/eledell/opendatacam
OpenDataCam 可以理解并数量化移动物体。通过简单的设置，每个人都可以通过摄像机和视频来计算移动物体的数量。
这是简单的人工智能技术对视频监控的改进。
使用场景：
智慧交通
场景 公共场合是否聚集太多人？（国内最需要）
特征
OpenDataCam功能齐全，亮点是
- 多个对象类
- 细粒度计数器逻辑
- 轨迹分析
- 实时或预先录制的视频源
- 在现场小型设备或云端数据中心上运行
- 您拥有数据
- 易于使用的API
🎬 开始使用，快速设置
开始使用 OpenDataCam 的最快方法是使用现有的 Docker 映像。
预先要求
- 您需要安装 Docker 和 Docker-Compose。
- 如果您想在 NVIDIA GPU 上运行 OpenDataCam，您还需要
- Nvidia CUDA 11 和 cuDNN 8
- 安装 Nvidia 容器工具包
- 您还需要安装
nvidia-container-runtime
- 要在 NVIDIA Jetson 设备上运行 OpenDataCam ，您需要Jetpack 5.x。
安装
# Download install script
wget -N https://raw.githubusercontent.com/opendatacam/opendatacam/v3.0.2/docker/install-opendatacam.sh
# Give exec permission
chmod 777 install-opendatacam.sh
# Note: You will be asked for sudo password when installing OpenDataCam
# Install command for Jetson Nano
./install-opendatacam.sh –platform nano
# Install command for Jetson Xavier / Xavier NX
./install-opendatacam.sh –platform xavier
# Install command for a Laptop, Desktop or Server with NVIDIA GPU
./install-opendatacam.sh –platform desktop
此命令将在计算机上下载并启动 docker 容器。完成后，docker 容器在端口 8080 上启动一个网络服务器并运行演示视频。
注意： docker 容器以自动重启模式启动，因此如果您重新启动计算机，它将在启动时自动启动 opendatacam。要停止它，请docker-compose down在与安装脚本相同的文件夹中运行。
使用 OpenDataCam
打开浏览器“http://[IP_OF_JETSON]:8080”。（如果您在运行时将 Jetson 连接到屏幕，请尝试：http://localhost:8080）
您应该会看到一个繁忙十字路口的视频，您可以立即开始计数。
人工智能技术可以用于计算视频中出现的移动物体的数量，并具有广泛的应用场景。以下是一些可能的应用场景：
- 智能交通管理：在交通管理中，对车辆和行人的流量进行实时监测和统计是非常重要的。通过人工智能技术，可以快速计算出视频中移动的车辆和行人数目，并据此进行交通流量的优化和调度。
- 智能安防监控：在安防监控领域，对人群和物体的移动进行监测和计数也是非常重要的。通过人工智能技术，可以快速计算出视频中移动的物体数量，并对异常行为进行报警和记录。
- 野生动物保护：在野生动物保护领域，对动物的数量和活动进行监测也是非常重要的。通过人工智能技术，可以快速计算出视频中移动的动物数量，并对动物的行为进行监测和分析。
- 智能农业管理：在农业领域，对作物生长和病虫害情况进行监测也是非常重要的。通过人工智能技术，可以快速计算出视频中移动的物体数量，并对作物的生长情况和病虫害发生情况进行监测和预警。
- 智慧城市管理：在智慧城市管理中，对城市基础设施和公共设施的使用情况进行监测也是非常重要的。通过人工智能技术，可以快速计算出视频中移动的物体数量，并对城市基础设施和公共设施的使用情况进行监测和预警。
这些只是人工智能技术用于计算视频中移动物体数量的部分应用场景，实际上还有更多的应用场景可以发掘和应用。
这个开源项目，做视频智能监控平台实在太适合了
源代码
http://www.gitpp.com/eledell/opendatacam
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人工智能赋能的视频监控具有以下一些功能：
- 目标检测和跟踪：利用人工智能算法，可以自动检测和跟踪视频中的目标，例如人员、车辆、物体等，并对它们的轨迹进行记录和分析。
- 异常行为识别：通过对视频中人员的行为进行分析，可以自动识别出异常行为，例如闯入禁区、聚集、奔跑、遗留物品等，并发出警报。
- 人脸识别：人工智能可以自动识别视频中的人脸，并与数据库中的已知人脸进行比对，实现人脸验证和追踪。
- 车牌识别：人工智能可以自动识别视频中的车牌，并与数据库中的已知车牌进行比对，实现车辆追踪和违章检测。
- 情绪分析：通过对视频中人员的面部表情和语音进行分析，可以自动判断出他们的情绪状态，例如愤怒、恐惧、惊讶等，以及对情绪的异常检测。
- 人群流量统计：人工智能可以自动统计视频中经过的人员数量、速度等数据，为商业场所的客流量分析提供数据支持。
- 虚拟围栏：通过在视频中设置虚拟围栏，可以自动检测和报警任何进入或离开围栏的行为。
- 物品丢失检测：对于特定的物品，例如贵重物品或危险物品，人工智能可以自动检测它们是否被盗或遗失。
- 移动目标检测：对于视频中的移动目标，例如车辆、行人等，人工智能可以自动检测和跟踪它们的运动轨迹。
- 三维重建：利用多角度的视频信息，人工智能可以自动重建出场景的三维模型，为后续的分析和模拟提供更准确的数据基础。
这些只是人工智能赋能的视频监控的一些功能，实际上随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来还会有更多的功能和应用场景被发掘和应用。
