Füge eine Audio-Benachrichtigung zur Personen-Erkennung hinzu!

Füge eine Audio-Benachrichtigung zur Personen-Erkennung hinzu!

Tabelle der Inhalte:

1. Einführung

• Definition von OpenVino
• Ziel der persönlichen Erkennung
• Hardware-Voraussetzungen

2. Installation von OpenVino

• Installieren des OpenVino-Pakets
• Dokumentation für verschiedene Betriebssysteme

3. Herunterladen und Extrahieren der Dateien

• Herunterladen des Codes von GitHub
• Herunterladen des Modells für die Personenerkennung

4. Einrichten des Projekts

• Erstellen von Ordnern für das Modell und die Videos
• Hinzufügen der Videodatei

5. Verständnis des Codes

• Erläuterung der Codezeilen

6. Ausführung des Programms

• Starten des Programms in der OpenVino-Umgebung

7. Audio-Benachrichtigungen hinzufügen

• Importieren der erforderlichen Bibliotheken
• Erstellen einer Funktion für die Audiowiedergabe
• Hinzufügen von Warnzeitpunkten

8. Ausführung des Programms mit Audio-Benachrichtigungen

• Starten des Programms mit Audio-Benachrichtigung

9. Fazit

• Zusammenfassung der Ergebnisse
• Vor- und Nachteile der persönlichen Erkennung

10. Ressourcen

• Links zu den verwendeten Quellen

1. Einführung

In diesem Artikel werden wir die persönliche Erkennung mit OpenVino genauer betrachten. Wir werden die Schritte zur Installation von OpenVino erklären und erläutern, wie Sie die erforderlichen Dateien herunterladen und extrahieren können. Anschließend zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihr Projekt einrichten und den Code verstehen. Darüber hinaus werden wir audiovisuelle Benachrichtigungen hinzufügen, um den Benutzer über potenzielle Eindringlinge zu informieren. Zum Schluss ziehen wir ein Fazit und diskutieren die Vor- und Nachteile dieser Methode.

2. Installation von OpenVino

Um mit der persönlichen Erkennung zu beginnen, müssen Sie das OpenVino-Paket installieren. Je nach Ihrem Betriebssystem (Linux, Windows, macOS oder Raspbian) finden Sie detaillierte Anweisungen in der OpenVino-Dokumentation. Dort erfahren Sie, wie Sie Ihr OpenVino-Paket konfigurieren und aktivieren können.

3. Herunterladen und Extrahieren der Dateien

Um die persönliche Erkennung durchzuführen, müssen Sie die erforderlichen Dateien herunterladen. Der Code ist auf GitHub verfügbar und das Modell für die Personenerkennung kann in einer ZIP-Datei heruntergeladen werden. Diese Schritte sind optional, wenn Sie das Video im MP4-Format verwenden möchten, können Sie auch Ihre Webcam verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie alle Dateien herunterladen und in den richtigen Ordnern extrahieren.

4. Einrichten des Projekts

Nachdem Sie die Dateien extrahiert haben, müssen Sie Ihr Projekt einrichten. Erstellen Sie einen Ordner namens "Modell" und einen weiteren Ordner namens "Video". Kopieren Sie das heruntergeladene Video in den Ordner "Video" und legen Sie die beiden Modelldateien in den Ordner "Modell".

5. Verständnis des Codes

Bevor wir mit der Ausführung des Codes beginnen, ist es wichtig, den Code zu verstehen. Der Code verwendet das Modell "pedestrian-detection-adas-002.xml" und nutzt die CPU als Gerät. Zudem definiert er den Eingabe-Stream "person-media.mp4" und legt die Schriftart für die Textvisualisierung fest. Wir werden den Code im Detail erklären, damit Sie jedes Schritte nachvollziehen können.

6. Ausführung des Programms

Sobald Sie die OpenVino-Umgebung eingerichtet haben, können Sie das Programm ausführen. Stellen Sie sicher, dass Sie die OpenVino-Umgebung aktiviert haben, bevor Sie den Code ausführen. Das Programm liest den Eingabe-Stream, führt die Erkennung durch und zeigt die Ergebnisse in Echtzeit an. Sie können das Programm beenden, indem Sie die Taste "Escape" drücken.

7. Audio-Benachrichtigungen hinzufügen

Um Benutzern audiovisuelle Benachrichtigungen zu ermöglichen, werden wir dem Programm Audio-Funktionalität hinzufügen. Dafür importieren wir die erforderlichen Bibliotheken und erstellen eine Funktion für die Audiowiedergabe. Zusätzlich werden wir Warnzeitpunkte festlegen, zu denen das Programm eine Audio-Benachrichtigung abspielt.

8. Ausführung des Programms mit Audio-Benachrichtigungen

Nachdem wir die Audio-Benachrichtigungen hinzugefügt haben, können wir das Programm erneut ausführen. Dieses Mal wird das Programm bei Erkennung einer Person eine Audio-Benachrichtigung abspielen. Dadurch werden Benutzer sofort über potenzielle Eindringlinge informiert.

9. Fazit

Die persönliche Erkennung mit OpenVino bietet eine effiziente Methode zur Überwachung und Erkennung von Personen. Durch die Kombination von visuellen und audiovisuellen Benachrichtigungen ermöglicht es den Benutzern, potenzielle Eindringlinge schnell und einfach zu identifizieren. Es bietet eine gute Möglichkeit, die Sicherheit in verschiedenen Umgebungen zu verbessern. Jedoch gibt es auch einige Nachteile wie die notwendige Hardware und die potenzielle Belastung der CPU.

10. Ressourcen

• Offizielle OpenVino-Dokumentation: Link
• GitHub-Repository für den Code: Link
• Download für das Modell der Personenerkennung: Link
• Herunterladen der Burglar.mp4-Datei: Link