# Personenerkennung

Die Menschenkennung ist ein sehr heißes Thema sowohl in der Computer Vision als auch in den öffentlichen Medien und fällt unter die gleiche Kategorie wie [Objekterkennung](https://docs.augelab.com/german/example-projects/object-detection). Diese kurze Dokumentation hilft Ihnen, die Positionen von Menschen zu erkennen und sie zu zählen, während sie einen Bereich betreten.

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Sie müssen AI-Module installieren und einen Computer mit GPU haben, um dieses Tutorial abzuschließen. Bitte beachten Sie die [Installationsanleitung](https://docs.augelab.com/german/getting-started/installation-and-licensing#follow-the-steps-below-to-use-ai-modules).
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Ein einfacher Fall der Menschenkennung kann mit einem einfachen Szenario wie unten getestet werden:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-a9a5105b71a2117b304e82baa9aada89b9fb575f%2Fimage%20(17).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Für unseren Fall verwenden wir die Blöcke [Video](https://github.com/AugelabTech/AugeLab-Studio-Gitbook-Docs/blob/main/german/function-blocks-inputs/video.md), [Objekterkennung](https://docs.augelab.com/german/function-blocks/blocks-reference/ai-blocks/object-detection) und [Show Image ](https://docs.augelab.com/german/function-blocks/blocks-reference/input-output/outputs-exports/show-image)in AugeLab Studio. Sie können diese Blöcke aus dem Abschnitt Blöcke ziehen oder doppelt auf das leere Szenario klicken und ihren Namen eingeben.

Klicken Sie auf **Select Video File** im Video-Block und wählen Sie **footage.mp4** im *Beispielbilder*-Ordner.

Deaktivieren Sie *Real-time* im **Video**, da wir jeden Frame mit **Objekterkennung** verarbeiten möchten.

Wählen Sie *Human* im Block *Objekterkennung* im Auswahlfeld für die Erkennungsklasse. Schieben Sie den Vertrauensschwellenwert auf %50.

Drücken Sie F5 oder Window->Run->Run One Step, und Sie sollten auf diese Szene stoßen:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-493393c5ee5683b14b3c3bd51281bb6d96bda9f3%2Fimage%20(18).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Sie können sehen, dass es mehrere Menschenziehungen in unserer Videodatei gibt. Wir möchten jedoch zählen, wie viele Personen in unser Kameraperspektive eintreten oder austreten. Um dies zu erreichen, verwenden wir den Block **Check Area**:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-27cd49ae44d8865bc69bbd4422d2912952cf1c73%2Fimage%20(20).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Verbinden Sie die Anschlüsse wie im obigen Bild dargestellt, führen Sie das Szenario für einen Schritt aus und zeichnen Sie auch das Erkennungsgebiet im Block **Check Area**.

Das Ausführen des aktuellen Szenarios zählt, wie viele Objekte sich im gezeichneten Rechteck befinden:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-6f6cbf71b1eebc3cf9a034de4b7d23cbf36c7a38%2Fimage%20(21).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wir zählen jedoch nur die Objekte in diesem Bereich zu diesem Zeitpunkt, und wir werden keine Informationen darüber speichern können, wie viele Personen den Bereich passiert haben. Um das zu berechnen, müssen wir die folgende Logik erstellen:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-de8db34e22999f1741c4e66d80d341a8b5686a29%2Fimage%20(22).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>Klicken Sie zum Vergrößern</p></figcaption></figure>

Die obige Logik subtrahiert die Gesamtanzahl der erkannten Objekte von dem vorherigen Zustand mit dem Block **Delay Step**. Wenn es einen Unterschied von mehr als eins gibt, wird dies summiert und mit dem Block **Counter** gespeichert.

Da haben Sie es! Führen Sie nun dieses Szenario mit **Ctrl+F5** oder **Window->Run->Run** aus, und Sie können die Anzahl der Personen zählen, die durch einen bestimmten Bereich gehen:

<figure><img src="https://3159336763-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FyMCLCvWBn7aHYpYmuuan%2Fuploads%2Fgit-blob-aa4ea240ed39904e15bebf65271adeaaa7906808%2Fezgif-1-653129d4da.gif?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
