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基于OpenMV的商店客流量监测系统的设计
资料介绍
本文介绍一种使用机器视觉算法进行图像处理的方法来进行客
流量统计，通过开源、低成本的机器视觉模块OpenMV编程实现人
脸识别，从而判断是否有人进入商店的智能化系统设计。OpenMV
以STM32作为核心，搭载MicroPython 操作系统，通过Python语言
编程实现Haar Cascade特征检测算法识别人脸。硬件系统经过图像
处理得到的人流量数据通过NB-IoT窄带物联网模块发送到阿里云服
务器中，管理员通过手机APP访问服务器获取相关商店经营数据，
通过查看数据可直观了解商店每日客流量。
概述：商业街是指为数众多的零售商店集中在一个区域内，
以一定的规模和规律，形成带状的企业群体（赵黎明,吴文清,刘
嘉焜.基于客流量相关系数的商业街规划抉择研究[J].统计与决
策,2006(3):6-7）。而商店的客流量大小直接影响到商业街的繁荣
与否，关系到大部分企业群体的生存发展。近几年，自动人流量统
计系统的开发已经成为一个热点，通过对国内外现有的已投入市场
的自动人流量统计系统进行调查，自动人流量统计系统的实现方法
主要有接触式和非接触式两种设计思路。接触式有入口机械栏杆装
置、踏板压力传感器等，非接触式有红外检测技术、视频统计技术
等。无论是接触式还是非接触式人流量统计技术都存在一定弊端，
接触式需要安装一定体积的检测设备，对场地有一定限制。红外检
测非接触式则容易收到干扰，并且检测准确度低，视频统计非接触
式则需要配置高的计算机进行大型数据处理。
现在国内外对于深度图像的研究还处在初级阶段，基于深度图像
的客流量统计的研究更是不多，因此本设计具有广阔的研究空间。
部分文件列表
| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| 基于OpenMV的商店客流量监测系统的设计_许龙铭.caj | 1890KB | 2020-06-24 08:51:46 |
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