Person-Detection-and-Tracking 项目亮点解析

一、项目基础介绍

Person-Detection-and-Tracking 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，它利用 SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型进行实时人体检测，并结合卡尔曼滤波算法进行人体跟踪。项目的主要目标是实现对视频中的人体进行检测，并为每个进入画面的人分配一个唯一标识符（ID），无论他们在画面中如何移动，这个 ID 都会保持不变。

二、项目代码目录及介绍

项目的代码目录结构清晰，主要包括以下几个部分：

• anchor_generators：生成锚框的模块。
• box_coders：用于编码和解码边界框的模块。
• builders：构建模型和数据集的模块。
• core：项目核心模块，包含数据解码器、评估器、模型库等。
• data：数据集和数据处理相关的模块。
• dataset_tools：数据集处理的工具模块。
• inference：推理相关的模块。
• matchers：用于匹配检测框和真实框的模块。
• meta_architectures：元架构模块，用于定义模型结构。
• metrics：评估指标模块。
• models：模型模块，包含 SSD 模型。
• protos：协议缓冲区定义的模块。
• samples：示例代码和测试数据。
• ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17：SSD 移动网络模型文件。
• test_ckpt、test_data、test_images：测试相关的数据文件夹。
• utils：实用工具模块。
• Person_det_track.py：主程序文件，用于实现人体检测和跟踪。
• README.md：项目说明文件。

三、项目亮点功能拆解

1. 实时人体检测：利用 SSD 模型在每帧图像中检测人体。
2. 人体跟踪：通过卡尔曼滤波算法跟踪每个检测到的人体，并为每个人体分配一个唯一 ID。
3. 减少计算量：该项目通过在每5帧图像中运行一次检测算法，而不是每帧都运行，从而减少计算量。
4. 检测算法失效补偿：在 SSD 模型无法检测到人体的情况下，卡尔曼滤波算法可以辅助跟踪。

四、项目主要技术亮点拆解

1. SSD 模型：SSD 模型在 TensorFlow 检测 zoo 中具有高准确率，本项目将其用于实时人体检测。
2. 卡尔曼滤波算法：该算法用于优化跟踪过程，提高跟踪的准确性和稳定性。
3. 多平台支持：项目支持 CPU、GPU 以及嵌入式设备，如 Nvidia Jetson TX2。

五、与同类项目对比的亮点

1. 实时性：该项目在常见硬件上能够实现较高的帧率，例如在 Nvidia Quadro 4000 上可达 30FPS。
2. 稳定性：通过卡尔曼滤波算法，即使在人体遮挡或姿态变化时也能保持稳定的跟踪。
3. 开放性：项目采用 MIT 开源协议，易于二次开发和集成。