PaddleDetection行人分析工具-PP-Human案例实操

本项目将带大家快速上手PP-Human，实操行人跟踪、属性分析和行为识别等行人高频场景应用，以及PP-Human多种使用方式。
光看项目不够？飞桨PaddleDetection还准备了三日课程，百度高工现场代码教学。

10月19日（周三）晚 8：30-9：30

为大家带来PP-Human的详细解读，10分钟搭建行人分析系统，课程亮点：

打架摔倒等5大异常行为识别技术揭秘
检测/跟踪/关键点等10+核心算法升级解析
离线/在线视频流推理部署实操
行人属性分析二次开发手把手教学

行人分析工具介绍

行人分析工具，是围绕人的轨迹跟踪、行为识别、属性分析等进行分析的智能工具，可以帮忙人们完成一些繁琐的固定任务的统计、分析。例如：公园、商场的人流量统计；摔倒、打架等危险行为的判断；等等这些以人为核心的分析任务。

PaddleDetection

PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件，内置30+模型算法及300+预训练模型，覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向，其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法，并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案，在打通数据处理、模型开发、训练、压缩、部署全流程的基础上，提供丰富的案例及教程，加速算法产业落地应用。

github网址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

环境准备

首先，下载PaddleDetection代码库

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection

安装代码库依赖包

pip install -r requirements.txt

# 下载代码库并安装依赖软件包
%cd work
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection
%cd PaddleDetection
!pip install -r requirements.txt

场景分析工具PP-Human、PP-Vehicle介绍

PaddleDetection深入探索核心行业的高频场景，提供了行人、车辆场景的开箱即用分析工具，支持图片/单镜头视频/多镜头视频/在线视频流多种输入方式，广泛应用于智慧交通、智慧城市、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速，T4服务器上可达到实时。

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