人流量统计设备

本项目是基于 Quectel Pi H1 智能主控板开发的轻量级人流量统计解决方案，集成了目标检测、目标跟踪和行人重识别（ReID）等技术，具备以下核心功能：

• 实时人体检测：在视频流中实时识别人体目标
• 稳定目标跟踪：采用 ByteTrack 算法实现高精度目标跟踪
• 智能去重统计：基于 ReID 特征进行人员身份去重
• 多源视频支持：兼容 USB 摄像头、IP 摄像头及本地视频文件
• 多维度统计：提供实时人数、累计去重人数及进出方向统计

开发配件清单

说明：以下配件清单仅供参考，实际开发环境可根据需求调整。例如，通过 SSH 远程连接开发时可省略显示器和 USB 扩展坞。

配件实物参考

开发准备

Quectel Pi H1 智能主控板出厂预装 Debian 13 系统镜像，无需重新烧录系统，按照以下步骤即可开始开发。

硬件连接

散热风扇安装

1. 将散热风扇排线插入主控板的 FAN 插槽
2. 将散热器两端固定在主控板预留的安装孔位

显示连接

将 HDMI 线一端连接至主控板 HDMI 接口，另一端连接至显示器 HDMI 接口。

输入设备连接

将 USB 键盘和鼠标分别接入主控板的两个 USB-A 接口。若使用无线输入设备，请将接收器插入 USB 接口。

网络连接

将网线一端接入主控板千兆网口，另一端接入路由器 LAN 口（确保路由器已连接互联网）。

自动开机设置

在主控板左上角标有 AUTO_POWER_ON 字样的排针上安装跳线帽，实现上电自动开机功能。

供电连接

将电源适配器的 USB-C 端连接至主控板 POWER IN 接口，USB-A 端连接至电源适配器。

网络摄像头连接

为网络摄像头接通电源，并确保其与主控板处于同一局域网内。

完整连接示意图

模型准备

目标检测模型

项目支持以下YOLOv5n ONNX模型（位于 src/ 目录）：

注意：所有模型文件已包含在项目中，位于 src/ 目录下，无需额外下载。

行人重识别模型

• ReID模型：osnet_x0_25_market1501.onnx（位于 src/ 目录）
• 输入尺寸：256×128（宽×高）
• 特征维度：512维归一化特征向量

注意：ReID模型需要从Market1501等ReID数据集微调后的版本，不能直接使用ImageNet预训练模型。

统计逻辑说明

计数类型

1. 实时计数（Current Count）：当前视频帧中检测到的活跃目标数量
2. 累计计数（Total Count）：基于唯一track_id的历史累计去重人数
3. 进出计数（In/Out Count）：基于虚拟检测线的人员进出方向统计

计数原理

• 实时计数：直接统计当前帧中活跃跟踪目标的数量
• 累计计数：每个新生成的track_id对应一个唯一人员标识，确保累计统计的准确性
• 进出计数：通过虚拟检测线（默认为画面中央水平线）判断目标移动方向：
  • 进入（In）：目标向下移动（Y 坐标增大）
  • 离开（Out）：目标向上移动（Y 坐标减小）
  • 基于目标中心点的历史轨迹判断穿越方向
  • 每个 track_id 仅在首次穿越虚拟线时计数，避免重复统计

虚拟线自定义

当前版本支持自定义虚拟检测线的位置和方向：

• 水平检测线：direction='horizontal'，line_position=指定Y坐标
• 垂直检测线：direction='vertical'，line_position=指定X坐标

项目部署

网络摄像头配置

首次使用网络摄像头时，需先通过手机连接同一WiFi网络，然后使用腾达APP添加摄像头设备完成网络配置。

重要提示：确保 Quectel Pi H1智能主控板与网络摄像头位于同一局域网，否则无法获取RTSP视频流。

获取项目代码

1. 创建项目目录并进入：

mkdir ~/people-counting-device
cd ~/people-counting-device

2. 安装Git并克隆项目代码：

sudo apt update
sudo apt install -y git
git clone https://github.com/Quectel-Pi/demo-people-counting-device.git

3. 设置目录权限：

sudo chmod -R 755 ~/people-counting-device

创建虚拟环境

为避免依赖冲突，建议在虚拟环境中运行项目：

#创建虚拟环境
python3 -m venv ~/people-counting-env
#激活虚拟环境
source ~/people-counting-env/bin/activate

安装项目依赖

#更新pip到最新版本
pip install --upgrade pip
#安装项目所需依赖包
cd demo-people-counting-device
pip install -r requirements.txt

摄像头参数配置

网络摄像头的IP地址可通过腾达APP的设备信息页面获取。

在主控板系统中打开Firefox浏览器，输入摄像头IP地址，使用默认凭据登录：

• 用户名：admin
• 密码：admin123456

登录后配置音视频参数并保存设置。

启动应用程序

进入项目源码目录并运行对应脚本：

cd demo-people-counting-device/src
#运行IP摄像头版本
python3 ip_camera_main.py
#或运行USB摄像头版本
python3 usb_camera_main.py
#或运行本地视频测试版本
python3 local_video_main.py --video ../asset/street.mp4
`--video`: 指定视频文件路径（必填）
`--model`: 指定YOLO模型路径（可选，默认使用 `yolov5n_320.onnx`）