基于AI的人流量态势感知和疫情防控系统

来自 搜狐网 的图片

基于AI的人流量态势感知和疫情防控系统本项目通过整合高校的监控和公共设备等，设计了一套基于AI 的人流量态势感知和疫情防控系统。该项目设计的主要目标：(1)基于 AI 技术对高校食堂进行人流量检测及预测，使得老师和学生能够实时的了解食堂就餐人流量分布情况，以及未来某个时间段就餐人流量变化情况，从而根据自己的实际情况安排就餐时间，减少不必要的人员走动；(2)将本系统与高校已有的智能设备相连，通过传感器和摄像头实时监测进入食堂的就餐人员的体温，进出食堂是否佩戴口罩，从而更好的做到疫情防控工作。

整个系统分为三个模块：基于 AI 的人流量态势感知模块，基于 AI 的食堂疫情防控模块和Web 页面展示模块。1)人流量态势感知，我们利用人工智能方案面向食堂出入口场景，以头肩为识别目标进行人体检测和追踪，根据目标运动轨迹判断进出方向，从而实现动态双向人数统计并实时更新显示。同时对统计人数进行存储，使用神经网络对历史数据进行挖掘，并预测未来某个时间段的人流量。2)人脸口罩识别、体温检测和预警模块，我们利用摄像头对进出食堂人员进行口罩识别和体温检测，对未佩戴口罩和未正确佩戴口罩者发出警告提示信息；3)最后基于JavaScript 语言进行Web 页面开发，完成对于食堂当前人流量情况、未来一段时间内人流量的变化趋势及口罩检测等页面的展示。

目录

项目整体框架

基于AI 的人流量态势感知和疫情防控系统分为3 个层次：感知识别层是系统的“五官” 和“皮肤”，主要包括摄像头和传感器等数据采集设备；网络互联层利用校园局域网传递和处理感知识别层获取的信息；综合应用层是利用分析和处理过的感知数据，根据实际需求提供相关的应用，具体包括食堂人流量态势感知、口罩识别、体温检测等。

项目实现结果

本项目通过摄像头和传感器等设备，对高校食堂进出人员进行数据采集，利用基于 AI的人流量态势感知模块对食堂进出人员进行识别和追踪计数，实时统计食堂的人流量情况，并预测未来某段时间的人流量趋势；利用疫情防控模块对食堂进入人员进行口罩识别和体温检测，并对未佩戴口罩或未正确佩戴口罩者发出语音提醒；利用 web 页面模块完成对于食堂当前人流量情况、未来一段时间内人流量的变化趋势及口罩检测等页面的展示，提高食堂管理人员的效率，以便师生合理安排就餐时间。

展示界面

基于 AI 的人流量检测和疫情防控系统展示界面是基于 JavaScript 语言开发的，在.html文件里进行页面布局设置，在 img 目录里存储所需用到的图片资源，在video 目录里存储所需用到的视频资源，在 css 目录里存储所需用到的 css 样式文件，在js 目录里存储所需用到的js 文件。

展示界面运行结果

展示界面运行结果包含：登录界面，主界面，人流量检测界面，人流量预测界面，口罩检测界面、管理界面和用户界面。通过该系统用户可以得知当前餐厅内人流量实况，合理规划用餐时间，避开用餐高峰期，并且该系统可以提升餐厅管理人员的管理效率。

基于AI 的人流量态势感知和疫情防控系统使用说明：

在系统的登录界面输入正确的用户名和密码即可进入系统的主界面。主界面包括人流量检测，人流量预测，口罩检测三个板块，以及管理界面按钮，用户界面按钮和注销按钮，

流量预测界面展示了校园防疫科普小知识以及食堂人流量预测效果图，食堂人流量预测效果图分为两个部分，第一部分为某十四天餐厅人流量折线图，第二部分为一天内不同时间段餐厅人流量折线图，理界面仅餐厅管理人员可见，该界面用来展示管理员发布的公告以及食堂历史数据统计信息，可以提高餐厅管理人员管理效率，用户界面显示了学校三个食堂当前的人流量情况以及未来三十分钟内的人流量变化趋势，该界面可以帮助用户快速了解实时食堂人流量信息，辅助用户合理安排就餐时间。