基于AIoTedge+ThingsKit物联网平台，实现办公室人员进出AI统计

在AIoT时代，智能办公已成为提升企业效率的关键。本期文章将带你了解如何利用AIoTedge结合ThingsKit物联网平台，实现办公室人员进出的智能统计。这不是简单的技术堆砌，而是一场关于AI与IoT融合的实战演示。🌟

提示：AIoTedge是云腾五洲即将发布的边缘计算平台产品，本次演示的人员进出统计AI模型为AIoTedge内置AI模型，该模型使用的是百度的PP-Human中的人流计数与轨迹绘制算法模型），关于内置的全量AI模型，请在产品发布后见模型商店。

01.PP-Human简介

PP-Human 是由 PaddlePaddle 团队开发的一款专注于行人分析的综合性工具，它集成了多种基于深度学习的算法，用于处理与行人相关的多种视觉任务。以下是对 PP-Human 算法模型的简介：

目标检测 (Object Detection): PP-Human 提供了用于检测图像或视频中的行人位置的预训练模型。
行人跟踪 (Pedestrian Tracking): 利用目标检测的结果，PP-Human 能够对视频中的行人进行连续帧跟踪，以识别和记录个体在场景中的移动。
属性识别 (Attribute Recognition): 该功能可以识别行人的属性，如穿着、是否背包等，这在人群分析和个性化推荐中非常有用。
行为识别 (Action Recognition): PP-Human 集成了基于骨骼点的行为识别模块，能够识别行人的动作和行为模式，如摔倒、打架等，这对于安防监控和智能社区管理至关重要。
ReID (Re-identification): 跨镜头跟踪，即 ReID 技术，用于在不同的摄像头视角下识别和追踪同一个行人。
实时人流计数 (Real-time People Counting): PP-Human 能够实时统计通过特定区域的人流数量，适用于商场、公园等公共场所的流量管理。
环境准备与部署: PP-Human 支持服务器端部署，并可利用 TensorRT 加速，以实现在 T4 服务器上达到实时处理的效果。
模型下载与配置: 用户可以直接下载使用 PP-Human 提供的多种预训练模型，并通过配置文件进行模型路径的指定和功能模块的启用。
使用方式: PP-Human 支持多种使用方式，包括通过命令行快速执行功能、使用配置文件进行功能模块的快速切换，以及对视频文件夹进行并行分析。
应用场景: PP-Human 广泛应用于智慧交通、智慧城市、工业巡检等领域，帮助完成固定任务的统计和分析。