# tarfficc

**Repository Path**: bakabie/tarfficc

## Basic Information

- **Project Name**: tarfficc
- **Description**: tarffic control
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-02-07
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 人流统计与预警系统









# 开发需求
## 需要的技能栈
### 后端部分
 - python
   - python-flask
   - python-pip
 - tensorflow
 - opencv

### 前端部分
 - jinja2
 - html5,css,js
   - jquery
 - bootstrap

## 项目概述

分为两个方面

首先是KERNEL，也就是项目的核心，人流量识别方面。

之后就是项目的升华点，也就是基于KERNEL的完善的后台管理。

## 项目要求

用户可以在后台界面，上传该地区的二维平面图，然后使用在这上面，放置摄像头，在摄像头旁边规划区域，摄像头所提取的人流量结果，直接反馈到用户规划的区域

然后用户可以在该区域设定流量预警，到达指定人数做出警报，并且可以绑定相关IOT设备，或者手机设备（不需要实现功能，有个界面意思意思就行）

## 人流量识别（人工智能）

要求调用方式，有一个视频处理接口，能处理rtmp/mp4等等数据，然后使用ffmpeg或者其他开源库，固定间隔提取照片，然后送到我们的引擎当中。

**每个输入流都相当于一个摄像头**，处理照片之后，返回四个结果，从屏幕上/下/左/右四个方向出去的人数，这些人数对应着用户规划区域人数总数的加减。

目前要解决这个，有两个方案


### face_recognition

仅为临时替代方案，这是一个开源库，可以识别人脸。但是并不适合作为人流量识别

### 自建神经网络

要求粗略了解tensorflow。

可以查询的关键词：CNN(卷积神经网络)，tensorflow物体识别，自建神经网络

## 后台界面（前端部分）

大概的实现就是一个backgrounp放置用户的平面图，然后添加区域的时候就一个div+canvas:z-index设置一下再弄个半透明不挡住下面的平面图。然后再添加一个div，弄个图片显示摄像头的图片，然后js绑定下右键菜单，让用户可以设置自定义操作。

和后端的交互依靠websocket，基本类似于spa（单页应用程序），前端只处理交互类，所有逻辑交给后端python处理。