Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/appleipx/shop-flow-counter

Простой и эффективный инструмент для подсчета посетителей в магазине.
https://github.com/appleipx/shop-flow-counter

json python shapely

Last synced: 1 day ago
JSON representation

Простой и эффективный инструмент для подсчета посетителей в магазине.

Awesome Lists containing this project

README 

        
# ShopFlowCounter: ваш надежный помощник в подсчете посетителей в магазине!"



## Инструкция для запуска проекта.



### 1. Сделать клон проекта "git clone https://github.com/AppleIpx/ShopFlowCounter.git"

### 2. Создать виртуальное окружение:

#### 2.1 Создание и активация на Mac:

- Выполняем следующую команду "python3 -m venv название_вашего_окружения"

- Выполняем следующую команду "source название_вашего_окружения/bin/activate"

#### 2.2 Создание и активация на Windows:

- Создаем новую папку с названием виртуального окружения

- Выполняем следующую команду "название_папки_с_виртуальным_окружением\Scripts\activate.bat"

### 3. Установка необходимых библиотек:

- Выполняем следующую команду "pip install -r requirements.txt"

### Программа готова к запуску



## Техническое задание (ТЗ)



## 1. Введение



### 1.1 Описание проекта



- ShopFlowCounter - это программа, разработанная для эффективного отслеживания и учета посетителей в магазине.

Цель - предоставить пользователям инструмент для мониторинга потока клиентов, а также для анализа и оптимизации процессов в магазине.



## 2. Задание:

- Определить, как именно правильней регистрировать считать выход и выход по видеофайлу.

На основе данных о траекториях людей и координатах линии входа нужно посчитать количество входящих и выходящих людей.



### 2.1 Входные данные: 

- Будет предоставлено видео (video.mp4) длительностью в 1 час 

с камеры мебельного магазина. Камера направлена 

на вход в магазин. На видео люди входят в салон и выходят из него. 

Также представлен файл detections.json с детекциями людей, 

рассчитанный нейронкой. И координаты линий для определения входа/выхода.



### 2.2 Дополнительные условия:

- Детекция и трекинг уже сделаны (отслеживание траекторий) людей в файле. Каждый «квадрат» имеет id.

С помощью этого id нужно отследить, если тот же человек (тот же id квадрата) зайдет еще раз и не засчитать.



### 2.3 Описание формата файла:

- ![Описание первой части](public/description_of_the_file_format_1.png)

- ![Описание второй части](public/description_of_the_file_format_2.png)



### 2.4 Результат задачи:

- Алгоритм может посчитать правильное количество посетителей в магазине и выдать количество входов/выходов.



## 3. Требования к проекту:



### 3.1 Для безупречной работы программы требуется учесть несколько важных моментов:



1. Оптимальное время запуска:

- Запускайте программу в периоды, когда в магазине отсутствуют посетители. Это гарантирует точность отображения данных, избегая возможности отрицательного значения количества посетителей в магазине.



2. Уникальная идентификация посетителей:

- Для более точных результатов программы важно различать одних и тех же посетителей, определенных нейросетью. Уточните систему идентификации, чтобы избежать ошибок в подсчете и предоставить более точные ответы.



3. Учет множественных выходов:

- При наличии нескольких выходов из магазина уточните эту информацию. Программа должна быть настроена на учет различных точек выхода для достоверного подсчета посетителей и обеспечения точности данных.



Исходя из этих рекомендаций, программа будет способна предоставлять более точные и надежные результаты в контексте отслеживания посетителей в магазине.