石静雯 黎海涛 郎漫雨 李胜

面对复杂的疫情，最有效避免新冠病毒传播的手段便是尽量减少公共人群聚集的情况。在传统的人群疏散方案中，需要针对各大人流密集的地点安排工作人员进行管理，难免会出现疏忽情况。除此之外，还极容易因突发情况出现预料之外的情况。而上述诸多原因将造成人力成本高、预警性和机动性差的情况。

基于这一背景，本项目希望设计出一种系统，提供给城市管理工作人员，在出外勤时可实时监测城市各大重要交通枢纽的人流情况，从而为各类政企单位做出快速、精准的预案。

人流密度統计原理和相关技术

前端层

随着HTML5和CSS3语言标准的推行，让网页设计更加简单、布局更加灵活、适用范围更广，还可以用于游戏桌面和移动应用程序的开发。本系统利用JavaScript在前端层与逻辑层间提供数据传输服务，通过Ajax进行页面图像和数据的更新。

算法调用

在本项目中需要针对3 m以上的中远距离俯拍，以头部作为主要基准识别目标、统计人数，以适应各类人流密集场景，同时还需要针对不规则区域的人数进行统计，并输出渲染图片。

在经过多种平台的对比后，采取百度AI云平台进行算法层的调用。百度AI人流量统计采取HTTP协议通过POST方法来与云平台后端进行数据交互。通过申请的特定Access Token验证后，返回对应的JSON数据。

信息储存

在算法请求进程得到图像数据后，采取SQLite作为终端数据库。SQLite本身是利用C语言的体积很小，所以可以被集成到各种应用程序中，尤其是针对树莓派这类ARM架构嵌入式的Linux系统。……