基于RZ/V2L AI MPU的人头计数应用
瑞萨基于rz/v2l ai mpu开发了大量可拿来即用的ai应用程序，并提供源代码、预编译应用程序二进制文件和预训练的人工智能模型对象。您可以从各种用例中选择感兴趣的应用程序，并立即在rz/v2l评估板上运行。截至当前，已开发好13个预训练ai应用程序库：
01head_count
功能描述：计算图像或视频中出现的人头（侧面视角）
02line_crossing_object_counting
功能描述：识别是否有人越过了用户绘制的虚拟线，并进行人数计数
03elderly_fall_detection
功能描述：检查人体运动以判断是否有跌倒事件
04safety_helmet_vest_detection
功能描述：工服工帽检测，识别工作是否穿戴了工作背心和安全帽
05age_gender_detection
功能描述：预测年龄段和检测人的性别
06face_recognition_spoof_detection
功能描述：人脸识别及面部欺骗检测，可区分真实人脸与非真实人脸（照片、视频、面具）
07animal_detection
功能描述：检测给定图像或camera输入中的特定动物集
08hand_gesture_recognition
功能描述：可识别特定识别手势，如1、2、3、4、5，剪刀、石头、布等
09human_gaze_detection
功能描述：检测并预测人的眼睛注视方向
10driver_monitoring_system
功能描述：识别驾驶员的注意力状态，包括头部姿势、眨眼睛、打哈欠等
11head_count_topview
功能描述：计算图像或视频中出现的人头（顶部视角）
12hand_gesture_recognition_v2
功能描述：可识别特定的手势，如1、2、3、4、5，剪刀、石头、布等
13car_ahead_departure_detection
功能描述：检测前方汽车是否移动
本文将介绍以上预训练库中的第一个ai应用：人头计算应用。该ai应用可以动态检测camera中的人员并进行数量统计，可应用在各种不同的场景中，例如
会议室监控：通过对会议室中人数的计算得知会议室是否为空闲状态
照明控制：通过对房间人数的计算控制灯光照明
车厢拥挤检测：通过公交，地铁，火车车厢内人数的统计监控拥挤程度
示例程序运行如下：
示例中提供了人头计数api pret_hc()。该api的输入参数为图像缓冲区地址以及图像的高度和宽度。
在此应用中，头部检测使用了yolov3模型，输入图像既可以是一副静态图片，也可以是摄像头输入视频。
当输入为图片时
用户应输入图像的相对路径、宽度和高度。
图像中的头数会被检测出来并显示在终端上。
当输入为摄像头时
摄像头输入经适当预处理后送入模型。
根据检测到的头部计算并显示计数。
示例源码
1侧面视角
https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary/tree/main/11_head_count_topview
2顶部视角
https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary/tree/main/01_head_count
接下来我们介绍如何基于rz/v2l ai sdk构建该示例：
1示例应用程序的编译
这是一个可选步骤，因为 exe/ 文件夹中已有编译好的应用程序。这些步骤必须在支持rz/v2l工具链的笔记本/电脑上执行。
cd $work_dirgit clone https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary cd rzv2l_ailibrary/11_head_count_topview/make
左右滑动查看完整内容
2运行示例应用程序
在笔记本电脑上安装：
从以下链接下载模型权重文件(*.dat)
https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary/releases/tag/v1.2.5
将权重文件放置在正确位置
11_head_count_topview/head_count_topview_img/exe/yolov3_headcount_topview_img
或
11_head_count_topview/head_count_topview_usbcam/exe/yolov3_headcount_topview_cam
或
11_head_count_topview/head_count_topview_cam/exe/yolov3_headcount_topview_cam
现在，将rzv2l_ailibrary 目录复制到rzv2l板 (/home/root/)
请按照以下步骤操作：
当输入为图片时
cd /home/root/rzv2l_ailibrary cd 11_head_detection_from_top/head_count_topview_img/exe/./headcount_topview_img_app../test_images/01.bmp
左右滑动查看完整内容
当输入为usb摄像头时
cd /home/root/rzv2l_ailibrary cd 11_head_count_topview/head_count_topview_/exe/./headcount_topview__app
左右滑动查看完整内容
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示例程序运行如下：
示例中提供了人头计数api pret_hc()。该api的输入参数为图像缓冲区地址以及图像的高度和宽度。
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当输入为图片时
用户应输入图像的相对路径、宽度和高度。
图像中的头数会被检测出来并显示在终端上。
当输入为摄像头时
摄像头输入经适当预处理后送入模型。
根据检测到的头部计算并显示计数。
示例源码
1侧面视角
https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary/tree/main/11_head_count_topview
2顶部视角
https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary/tree/main/01_head_count
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1示例应用程序的编译
这是一个可选步骤，因为 exe/ 文件夹中已有编译好的应用程序。这些步骤必须在支持rz/v2l工具链的笔记本/电脑上执行。
cd $work_dirgit clone https://github.com/ignitarium-renesas/rzv2l_ailibrary cd rzv2l_ailibrary/11_head_count_topview/make
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将权重文件放置在正确位置
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或
11_head_count_topview/head_count_topview_usbcam/exe/yolov3_headcount_topview_cam
或
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