QT--動態人流量監測系統

QT--動態人流量監測系統

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簡介：

• 本項目使用了百度AI的動態人流量監測api，以人體頭肩為主要識別目標，適用於低空俯拍，出入口場景，可用於統計當前圖像的鎖定人數和經過的人數

項目功能

• 本項目分為相機模塊和圖像識別模塊

  • 相機模塊

    • 使用了兩個button復用、一個滑動條

    • 按下打開攝像頭button，開始准備拍照，button變成關閉攝像頭button，再點擊就關閉攝像頭。

    • 在打開攝像頭之前，開始button是無法使用的。

    • 當打開攝像頭后按下開始button，button變成停止button，同時開始拍攝照片，由於是動態監測人流量，所以抽禎頻率為5fps，也就是每秒需要拍攝上傳5張照片，第一打開需要連接網絡，所以可能有些慢。

    • 滑動條在點擊開始之前是無法使用的，當開始拍照后，可拖動滑動條切換窗口界面，進入監測界面

  • 圖像識別模塊

    • 圖像識別模塊可將相機模塊拍攝的照片上傳網絡，進行人體識別，判斷當前圖片指定區域的人數、進入指定區域的人數，離開指定區域的人數

    • 將圖片上傳到網絡上后可獲得返回的人數數值和渲染圖片，顯示在監測界面

    • 圖片中的人被鎖定后會在人體頭部出現矩形框

    • 左邊框為指定區域

    • 畫面左上角分別為總的鎖定人數、進入指定區域的總人數、離開指定區域的總人數

    • 左下角為此次打開運行的人數

1. pro文件

QT       += core gui network multimedia multimediawidgets
                     //network 為HTTP通信必加
                     //multimedia multimediawidgets  為相機必加

2.widget.h文件

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_H

#include <QWidget>
#include <QCamera>
#include <QCameraViewfinder>
#include <QCameraImageCapture>
#include <QTimer>
#include <QNetworkAccessManager>
#include <QNetworkReply>
#include <QNetworkRequest>
#include <QJsonObject>

namespace Ui {
class Widget;
}

class Widget : public QWidget
{
    Q_OBJECT

public:
    explicit Widget(QWidget *parent = nullptr);
    ~Widget();

public:
    QTimer *timer;
    QCamera *camera;              //系統攝像頭設備
    QCameraViewfinder *finder;    //攝像頭取景器
    QCameraImageCapture *capture; //截圖部件
    QImage Image;                 //保存照片
    bool Switch;                  //開關
    int Position;                 //保存滑動條值
    QImage img ;                  //返回照片
    int ins = 0;                  //進入人數
    int outs = 0;                 //離開人數

    void photo();                 //拍照
    void display();               //顯示
    void photograph();            //相機初始化
    void cameraImageCaptured(int id, QImage image); //獲得照片


/********************網絡**************************************/
    QNetworkAccessManager *manager;    //網絡訪問管理器
    QNetworkReply * reply;             //網絡回復
    QNetworkRequest *requst;           //網絡請求
    bool connection = false;

    void initialization();            //網絡
    void sendHTTP();                  //發送請求

private slots:
    void on_pushButton_clicked();

    void on_pushButton_2_clicked();

    void on_horizontalSlider_sliderMoved(int position);

private:
    Ui::Widget *ui;
};

#endif // WIDGET_H

3.widget.cpp文件

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"
#include <QBuffer>
#include <QByteArray>
#include <QImageReader>
#include <QJsonDocument>
#include <QJsonObject>
#include <QThread>

Widget::Widget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent),
    ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);

    photograph();        //相機
    initialization();    //網絡

}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}

//網絡
void Widget::initialization()
{
    manager  = new QNetworkAccessManager(this);
    requst = new QNetworkRequest;

    QString request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_tracking";                   //填入百度AI的請求URL
    
    QString toke = "24.6878d2808d1dd6be2a3a760c82d0979a.2592000.1570716999.282335-17208954";                                    //填入百度AI的access_token，具體可看百度AI的文檔
    
    QString url = request_url + "?access_token=" + toke;    //注意格式
    requst->setUrl(QUrl(url));
    requst->setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader,"application/x-www-form-urlencoded");                                 //頭不能填錯Content-Type
    connect(manager,&QNetworkAccessManager::finished,this,
            [=](QNetworkReply *reply)
            {
                QByteArray array = reply->readAll();        //獲取信息
                qDebug() << array;
                QJsonObject json1 = QJsonDocument::fromJson(array).object();
                QString image = json1.value("image").toString();

                QByteArray ba;                                     //解析返回渲染圖
                ba.append(image);
                QByteArray ba1 = ba.fromBase64(ba);

                QBuffer buffer(&ba1);
                buffer.open(QIODevice::ReadOnly);
                QImageReader reader(&buffer,"jpg");
                img = reader.read();

                int person_num = json1.value("person_num").toInt();
                QJsonObject object = json1.value("person_count").toObject();
                qDebug() << object;
                int in = object.value("in").toInt();
                int out = object.value("out").toInt();
                ins += in;
                outs += out;

                QString str = "當前人數：" + QString::number(person_num);      //返回人數
                ui->label_2->setText(str);
                QString str1 = "進入人數：" + QString::number(ins);
                ui->label_3->setText(str1);
                QString str2 = "離開人數：" + QString::number(outs);
                ui->label_4->setText(str2);

            });

}

//發送請求
void Widget::sendHTTP()
{
    QByteArray ba;
    QBuffer buf(&ba);
    Image.save(&buf, "jpg");

    QByteArray SendData = "";

    SendData.append("&dynamic=true");                      //封裝發送信息
    SendData.append("&case_id=1");
    SendData.append("&case_init=false");
    SendData.append("&image=");
    SendData.append(ba.toBase64().toPercentEncoding());
    SendData.append("&show=true");
    SendData.append("&area=1,1,700,1,700,719,1,719");
    qDebug() << SendData;

    manager->post(*requst,SendData);

}

//相機初始化
void Widget::photograph()
{
    this->resize(640,450);                               //設置窗口大小

    camera = new QCamera(this);                          //系統攝像頭設備
    finder = new QCameraViewfinder(this);                //攝像頭取景器部件
    capture = new QCameraImageCapture(camera);           //截圖部件
    timer = new QTimer(this);

    ui->verticalLayout->addWidget(finder);               //在布局器上添加finder
    ui->label->setMaximumSize(0,0);                      //設置照片初始化大小
    ui->pushButton_2->setEnabled(false);

    Switch = false;
    Position = 0;

    connect(timer,&QTimer::timeout,this,&Widget::photo); //監聽定時器
    connect(capture,&QCameraImageCapture::imageCaptured,this,
            &Widget::cameraImageCaptured);                               //圖像捕獲
    capture->setCaptureDestination(QCameraImageCapture::CaptureToFile);  //設置要捕獲的對象
    camera->setCaptureMode(QCamera::CaptureStillImage);                  //攝像機配置為靜止幀捕獲。
    camera->setViewfinder(finder);                                       //設置取景器
}

//拍照
void Widget::photo()
{
    capture->capture();             //拍照
    sendHTTP();
    display();                     //顯示
}

//獲得圖像
void Widget::cameraImageCaptured(int id, QImage image)
{
    Image = image;
}

//打開攝像頭
void Widget::on_pushButton_clicked()
{
    if(!Switch)
    {
        camera->start();          //打開攝像頭
        ui->pushButton->setText("關閉攝像頭");
        ui->pushButton_2->setEnabled(true);   //打開button
        Switch = true;
    }
    else
    {
        camera->stop();
        ui->pushButton->setText("打開攝像頭");
        ui->pushButton_2->setEnabled(false);
        Switch = false;
      //  connection = false;
    }

}

//定時拍照
void Widget::on_pushButton_2_clicked()
{
    if(!timer->isActive())
    {
        timer->start(200);
        ui->pushButton_2->setText("停止");
    }
    else
    {
        timer->stop();
        ui->pushButton_2->setText("開始");
    }

}

//滑動切換
void Widget::on_horizontalSlider_sliderMoved(int position)
{
    Position = position;
    display();
}

//顯示
void Widget::display()
{
    ui->horizontalSlider->setMinimum(0);
    ui->horizontalSlider->setMaximum(this->width());
    ui->label->setMaximumSize(Position * (16/9),Position);

    QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(img );
    QPixmap fitpixmap = pixmap.scaled(Position * (16/9),Position, Qt::KeepAspectRatio, Qt::SmoothTransformation);  // 按比例縮放
    ui->label->setPixmap(fitpixmap);
    qDebug() << Position;
}

4.widget.ui文件

• 左邊的空為一個部局器

• 右邊的空內為一個label

• 當前人數、進入人數、離開人數為三個label

5.注意

• 有的版本的QT編譯運行，在連接網絡時會出現下列錯誤

  qt.network.ssl: QSslSocket::connectToHostEncrypted: TLS initialization failed1

• QT5.13的目前我不知道如何解決

• QT5.12的需要在QT安裝目錄下找到下列兩個文件    
  

• 選擇與自己編譯器相同的文件，我的是64的，就選64的文件

• 將找到的兩個文件放入項目的可執行文件所在文件夾下，即bebug或release，再編譯運行就可以了

 

6.工程源碼

https://github.com/mahuifa/AI-person-flow-monitoring