人员检测和人流量统计解决方案
采用MPU以8 FPS优化计算机视觉。
这一应用的主要目的是使用 STM32MP1 MPU上运行的NN模型来检测和统计特定区域内的人数。 检测和统计结果将通过本地以太网连接显示在主机PC上,以保障数据隐私。 非敏感数据在边缘设备和主机之间传输。
方法
本人数统计演示旨在体现STM32MP1 MPU在人工智能、计算机视觉和连接性用例中能提供哪些有趣的特性。 STM32MP1x用作无头相机设备,用于计算视频帧,并将非敏感数据通过本地以太网连接传输到另一台设备进行还原,以保障隐私。
STM32MP1x MPU:
- 通过相机传输相机流。
- 神经网络推理用于人员检测和人流量统计(可达8 fps)。
- 通过以太网连接传输人员坐标,用于边缘计算。
- 数据隐私:两台设备之间不会传输任何敏感数据。
计算机:
- 通过内部协议以太网连接从STM32MP1x获取坐标数据。
- 在虚拟环境中显示人员坐标信息的GUI(仅在安装演示时获取一次空场景图片)。
- 控制STM32MP1x MPU的GUI,以根据用户约束调整计算行为(人员区域流量统计等)。
STM32MP1x MPU:
- 通过相机传输相机流。
- 神经网络推理用于人员检测和人流量统计(可达8 fps)。
- 通过以太网连接传输人员坐标,用于边缘计算。
- 数据隐私:两台设备之间不会传输任何敏感数据。
计算机:
- 通过内部协议以太网连接从STM32MP1x获取坐标数据。
- 在虚拟环境中显示人员坐标信息的GUI(仅在安装演示时获取一次空场景图片)。
- 控制STM32MP1x MPU的GUI,以根据用户约束调整计算行为(人员区域流量统计等)。
传感器
USB网络摄像头或内置相机。
数据
数据格式
RGB 图像
图像大小:240x240
RGB 图像
图像大小:240x240
结果
模型: 意法半导体内部Yolo_LC
STM32MP157F(高频)上的结果
推断时间: 125 毫秒
帧频: 8 帧/秒
STM32MP157F(高频)上的结果
推断时间: 125 毫秒
帧频: 8 帧/秒
资源
优化工具 适用于OpenSTLinux的AI
X-LINUX-AI是一款STM32 MPU OpenSTLinux扩展包,用于在STM32MP1微处理器上运行AI模型。其中包含了Linux® AI框架以及应用示例。
兼容 STM32MP1系列
STM32MP1微处理器系列包含单/双Arm® Cortex®-A7内核+单Cortex®-M4内核的微处理器产品 作为通用型微处理器产品组合,STM32MP1系列可简化各种应用的开发,助力实现应用的多样性和灵活性,在各种应用中都能达到卓越性能和低功效。