crowd_detector

• captura frame de camera local ou remota, a cada n segundos
• faz a detecção de aglomerações nesse frame e o guarda em uma pasta
• variáveis
  • fonte do frame
  • número de frames
  • intervalo entre frames
  • nove do arquivo
  • nome da pasta

Requirements

• python 3.8^
• pip 20.2.3^
• virtualenv 20.0.31

Usage

1. clone the repository and enter it

git clone https://github.com/uiot/crowd_detector.git
cd crowd_detector

2. create a virtual environment and activate it

virtualenv venv
source venv/bin/activate # Linux
.\venv\Scripts\activate # Windows

3. pip install requirements

pip install -r requirements.txt

4. download YOLO's weights to yolo_files folder

wget -O ./crowd_detector/yolo_detection/yolo_files/yolo.weights \
https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
(lembrar de apagar o "v3" do nome)

5. execute the main code

python ./crowd_detector/main.py

Config

• you can configure the software by modifing the file ./crowd_detector/config.yaml

Fields

• reports_filename: must be a JSON

DOING

• gerar e salvar relatorio de cada frame em um json
• arrumar e melhorar o crow_detector

TODO

• começar fase 2
• pensar na fase 3
• implementar a captura de frames de dentro de um diretorio

Orquestrator

Start services

docker-compose up