YOLOv8 AI Box: 転倒検知・フェンス乗り越え検知・追跡
はじめに
このプロジェクトでは、reComputer AI Box または reComputer Industry AI Box を使用して、YOLOv8 モデルによる転倒検知、フェンス乗り越え検知、および追跡検知を実装する方法を説明します。
ハードウェアの準備
| reComputer AI R2100 | reComputer AI Industrial R2100 | reComputer Industrial R20xx | reComputer Industrial R21xx |
|---|---|---|---|
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💡 Note: このプロジェクトには reComputer AI Box または reComputer Industry AI Box が必要です。
転倒検知
ランタイム環境のインストール
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
プロジェクトのダウンロード
git clone https://github.com/Seeed-Projects/fall_detection_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Python 環境の準備
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
プロジェクトの実行
python app.py -i ./falldown_test.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
結果
フェンス乗り越え
ランタイム環境のインストール
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
プロジェクトのダウンロード
git clone https://github.com/Seeed-Projects/cross_fence_with_AIBox.git
cd cross_fence_with_AIBox
Python 環境の準備
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
プロジェクトの実行
python app.py -i ./scale_the_fence.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
結果
追跡
ランタイム環境のインストール
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
プロジェクトのダウンロード
git clone https://github.com/Seeed-Projects/track_people_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Python 環境の準備
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
プロジェクトの実行
python app.py -i ./people-walking.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt --track
結果
技術サポートと製品ディスカッション
弊社製品をお選びいただきありがとうございます。弊社は、製品をできるだけスムーズにご利用いただけるよう、さまざまなサポートを提供しています。お好みやニーズに応じて選択いただけるよう、複数のコミュニケーションチャネルを用意しています。