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银行来客分析与异常行为识别(打架、闯入等)预警系统开发

我爱计算机视觉 | 计算机视觉与机器学习技术最前沿 2022/09/23 09:19

在银行网点及营业厅中, 客流量与销售量成直接的正比关系 ,智能客流量统计和分析就显得尤为重要,同时也是人群密集场所事故预防措施和应急管理方案制定的重要基础。随着AI视觉技术的飞速发展,深度学习模型算法已可 自动分析图像与视频数据 ,实时获取客流变化、客群轨迹等,实现安全管理与经营增效。其中, 人流计数、属性分析 (穿着和朝向等)、 异常行为识别 等是其中的关键技术。

来客分析技术方案剖析

飞桨目标检测套件 PaddleDetectio n 中的 PP-Human 作为 首个开源行人场景分析工具 ,覆盖 异常行为识别、人体属性分析、人流计数/轨迹留存 跨镜ReID 四大产业功能,非常适用于银行网点客情分析场景。

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PP-Human全功能教程及体验入口:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/deploy/pipeline

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PP-Human不仅包含以上四大产业能力,更是拥有 功能易扩展、输入类型丰富、易用性强、性能高 四大特点:

1. 功能易扩展: PP-Human中提供了从数据标注、模型训练、模型优化、部署上线的全流程保姆级教程,10分钟即可实现动作、属性类型新增。

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不仅如此,PP-Human同时提供了行为识别技术方案选型参考,助力开发者快速完成方案选型。

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2. 输入类型丰富: 支持离线图片、视频及在线视频流输入。

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3. 易用性强: 一行命令即可完成推理。

首先开启来客分析用到的功能,具体修改配置文件deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml中MOT、ATTR、SKELETON_ACTION、REID对应的enable为True。然后配置推理视频路径运行下列命令即可完成推理:

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4. 底层算法性能强劲: 针对最核心和高频的五种复杂异常行为识别(抽烟、打电话、闯入、打架、摔倒),PP-Human分别构建了 性价比最高 的技术方案,无论是从 精度速度 ,还是 可扩展性 上,都有绝对性的优势。

如属性识别提供 高精度、超轻量及性能平衡 三个版本,充分满足各类开发需求;行人检测PP-YOLOE-l模型 达到57.8mAP ;高精度行人跟踪模型 MOTA达到82.2、FPS为43 ,轻量级跟踪模型 MOTA为73.9、FPS为70 。(特别说明:该数据与表格数据存在差异,原因在于版本不同。)

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来客分析相关模型精度速度详情

(注:预测速度为T4 机器上使用TensorRT FP16时的速度, 速度包含数据预处理、模型预测、后处理全流程。)

大型银行网点应用案例

目前 南京奥拓电子科技有限公司 应用PP-Human v2实现了 智能客流分析与异常行为识别 ,根据区域热度统计进行 活动方案优化 ,并基于客流量 合理决策和调配网点人员和窗口资源 ;同时实现了 异常行为识别预警 包括摔倒、打架、闯入 等。

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基于PP-Human,南京奥拓电子针对 来客分析项目的整体流程 可概括如下:

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贴心的是,南京奥拓电子联合飞桨针对此项目打造了端到端全流程的产业范例,供各位开发者在线学习与使用。

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