YOLOV3 & Tensorflow object detection and report human movements in persian

Yolov3 is an algorithm that uses deep convolutional neural networks to perform object detection. This repository implements Yolov3 using TensorFlow

you can access to this repository on Github:
https://github.com/nimadorostkar/human-detection

الگوریتم‌های مختلفی برای پیاده‌سازی سیستم تشخیص اشیا در نظر گرفته شدند، اما در نهایت، الگوریتم YOLO به عنوان الگوریتم اصلی بر پیاده‌سازی این سیستم در نظر گرفته شد. دلیل انتخاب الگوریتم YOLO، سرعت بالا و قدرت محاسباتی آن و همچنین، وجود منابع آموزشی زیاد برای راهنمایی کاربران هنگام پیاده‌سازی این الگوریتم است.

Getting started
Pip
pip install -r requirements.txt
Downloading official pretrained weights
از لینک های زیر dataset رو میتونید دانلود کنید
For Linux: Let’s download official yolov3 weights pretrained on COCO dataset.

yolov3

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights -O weights/yolov3.weights

yolov3-tiny

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights -O weights/yolov3-tiny.weights
For Windows: You can download the yolov3 weights by clicking here and yolov3-tiny here then save them to the weights folder.
Saving your yolov3 weights as a TensorFlow model.
Load the weights using load_weights.py script. This will convert the yolov3 weights into TensorFlow .ckpt model files!

yolov3

python load_weights.py

yolov3-tiny

python load_weights.py --weights ./weights/yolov3-tiny.weights --output ./weights/yolov3-tiny.tf --tiny
After executing one of the above lines, you should see .tf files in your weights folder.
Running just the TensorFlow model
The tensorflow model can also be run not using the APIs but through using detect.py script.
Don’t forget to set the IoU (Intersection over Union) and Confidence Thresholds within your yolov3-tf2/models.py file
Usage examples
Let’s run an example or two using sample images found within the data/images folder.

yolov3

python detect.py --images "data/images/dog.jpg, data/images/office.jpg"

yolov3-tiny

python detect.py --weights ./weights/yolov3-tiny.tf --tiny --images "data/images/dog.jpg"

webcam

python detect_video.py --video 0

video file

python detect_video.py --video data/video/paris.mp4 --weights ./weights/yolov3-tiny.tf --tiny

video file with output saved (can save webcam like this too)

python detect_video.py --video path_to_file.mp4 --output ./detections/output.avi
Then you can find the detections in the detections folder.

حتما اینو امتحان کنید
با دستور زیر به صورت real-time ویدیو از وبکم گرفته میشه و object های تصویر تحلیل میشه و اگه انسان شناسایی بشه به صورت صوتی اعلام میشه.
python detect_video.py --video 0
https://github.com/nimadorostkar/human-detection