AI&BlockChain：“知名博主独家讲授”人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理和区块链技术的乘客智能报警系统》案例的界面简介、功能介绍分享之计算机视觉技术

人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理和区块链技术的乘客智能报警系统》案例的界面简介、功能介绍分享之计算机视觉技术

1.2、四个模块设计思路

首先，分别点击【车内图像采集(S)】、【车内图像采集(E)】两个按钮，依次采集乘客进入车内、离开车后的两张照片。

图中测试的图为样例图片，经过对比发现，其中离开车后的照片没有手机这个物件。另一种思路是在乘客的整个过程中，如果发现有新物件，都会被添加到一个集合列表内，也就是会检测出乘客身上所有能被检测到的物件。

接着，依次点击【打开采集图像(S)】、【打开采集图像(E)】按钮，打开两张照片，并显示在界面上，进行对比查看。

然后，依次点击【车内图像目标检测(S)】、【车内图像目标检测(E)】按钮。这两个按钮执行的命令是，利用深度学习算法yolov3[2]，对两张照片分别检测，得出预测结果。

最后点击【始末物件对比统计分析】按钮，得出丢失物件。

首先，点击【打开车内视频】按钮，接着点击【车内视频实时识别】按钮，实现车内视频目标检测。
下边为测试视频。

首先，点击【打开车内摄像头】按钮，接着点击【车内摄像头目标检测】按钮，实现车内摄像头目标检测。
下边为室内摄像头测试。

首先，分别点击【打开乘客初始人脸照片】、【打开乘客领物人脸照片】按钮，依次打开乘客丢丢物件时的照片和乘客领取物件时的照片。

最后，点击【人脸判别是否为同一人】按钮，对两张照片进行人脸检测分析，判定是否为用同一个人。