人员在离岗识别AI项目实战指南：从方案设计到应用部署

本文将深入浅出地介绍人员在离岗识别的AI项目实战，涵盖从算法模型训练到最终应用部署的全过程。通过具体案例分析，帮助读者全面掌握AI项目落地的关键步骤和技术细节。

在智慧城市的泛安防场景中，人员在离岗识别的应用非常广泛。例如，银行门口工作人员的离岗分析、保安室人员监控以及工厂场景下工作人员状态监测等。本文将手把手带领大家完成从算法设计、模型训练到最终部署的整个流程。

项目系统架构

AI项目的落地通常包括算法模型的训练、模型转换和AI视觉系统的应用。本文将以人员在离岗识别为例，详细介绍每个环节的具体操作。项目系统架构主要分为两种方式：服务式（Service）和应用式（Application）。服务式主要提供AI模型的部署服务，用户通过HTTP/REST或GRPC请求服务；应用式则面向最终用户提供一整套包括交互界面在内的应用软件系统。

项目关键算法拆解

在离岗识别算法中，通常有两种方案：人体检测和人体检测加追踪。方案一通过监测区域判断人体位置，方案二则通过人体检测和追踪获取多帧track_id及检测框位置信息。方案一简单高效但缺乏追踪机制，适合跳帧较大的场景；方案二更为精细，适用于需要连续追踪的场景，但算力消耗较大。

目标检测算法

目标检测算法的选择至关重要。常见的算法有YOLO系列、PaddleDetection系列和mmdetection系列。YOLO系列因其高效的性能和良好的代码生态，成为许多项目的首选。本文将使用YOLOv5-6.2版本进行实战，该版本具有较好的更新频率和支持性。

目标追踪算法

多目标追踪（MOT）是AI项目中不可或缺的一部分。本文将使用ByteTrack算法进行多目标追踪。ByteTrack通过改进卡尔曼滤波和匈牙利算法，提高了目标追踪的准确性和稳定性。具体来说，ByteTrack通过设置高分和低分框，解决了遮挡问题，提升了追踪效果。

代码及数据集资源下载

为了便于大家动手实践，本文提供了完整代码和数据集的下载资源。人体检测数据集包含3000张标注好的图片，可用于训练YOLOv5模型。此外，还提供了训练好的YOLOv5检测模型，方便直接使用。

PC端代码整合与测试

本文提供了详细的代码整合和测试步骤。包括环境安装、图片/视频推理代码、人体检测+追踪代码等。通过这些代码，可以快速验证目标检测和追踪的效果。特别是离岗识别的两种方案，分别实现了人体检测和人体检测+追踪的业务逻辑。

AI模型部署

AI模型的部署是项目落地的重要环节。本文将训练好的YOLOv5模型转换为ONNX和TFLite格式，以便在不同设备上运行。具体步骤包括使用export.py将PT格式转换为ONNX格式，再通过AI Model Optimizer将ONNX格式转换为TFLite格式。

AI应用系统安装

本文介绍了如何在安卓手机上安装AidLux和AI视觉中台软件。AidLux是一款基于ARM架构的AI开发平台，支持在安卓设备上运行AI算法。AI视觉中台则提供了完整的AI项目管理功能，包括视频流管理、算法管理和任务管理等。

AI视觉软件实战

通过AI视觉中台，可以快速实现人员在离岗识别的应用。具体步骤包括视频流管理、算法管理、任务管理和视频监控管理等。本文详细介绍了如何设置监测区域、配置离岗检测功能，并展示了告警日志和智能管理等功能。

总结

本文通过详细讲解人员在离岗识别的AI项目实战，涵盖了从算法设计到应用部署的各个环节。希望读者能够通过本文的学习，掌握AI项目落地的关键技术和流程，为未来的AI项目开发打下坚实的基础。