火爆！飞桨产业实践范例库助力公共场所人流统计

人工智能

2023-08-03 12:51:25

揭开人流量统计的奥秘：飞桨助你化繁为简

在现代化的城市建设中，人流量统计扮演着不可或缺的角色，它为城市管理、交通规划和商业分析提供了宝贵的信息。然而，传统的人流量统计方法往往效率低下、成本高昂，而且准确度堪忧。

飞桨产业实践范例库：人流量统计的利器

飞桨产业实践范例库最近推出了令人振奋的人流量统计产业应用方案，旨在解决传统方法的痛点，为城市发展提供高效、精准的解决方案。

方案亮点：

准确度高： 利用先进的深度学习算法，准确率高达惊人的 95% 以上。
成本低： 不需要昂贵的硬件，一台普通的电脑即可轻松处理。
效率高： 采用并行计算技术，处理速度极快，实现实时人流量统计。
可复用性强： 提供全流程可复用方案，降低产业落地门槛。

应用场景：

飞桨人流量统计方案的应用范围非常广泛，可应用于以下场景：

商场： 分析客流情况，优化商场布局，提高经营效率。
地铁： 优化地铁运行计划，缓解拥堵。
高铁： 分析客流高峰期，优化高铁运行计划，提升乘客出行体验。

落地案例：

某大型商场： 采用飞桨方案后，准确率提高至 95% 以上，成本降低 50%，效率提升 3 倍。
某地铁公司： 准确率达到 96% 以上，成本降低 40%，效率提高 2 倍。
某高铁公司： 准确率高达 97% 以上，成本降低 30%，效率提升 4 倍。

代码示例：

import paddle
import cv2

# 加载模型
model = paddle.Model(paddle.fluid.default_main_program())

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理帧
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 预测人流量
    outputs = model.predict([frame])

    # 获取预测结果
    count = outputs[0]

    # 显示结果
    cv2.putText(frame, str(count), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('Frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()