как сравнить два кадра видеокамеры

[begun]

Друзья
Задача.
Есть видеокамера, которая смотрит на какое то место на асфальте, где проходят люди и в начальном этапе никого нет,
Запоминаем кадр безлюдный,
Затем появляется один человек в поле зрения камеры, который стоит на месте.
Сравниваем с безлюдным кадром и выявляем разницу.
Появляется второй стоящий человек и опять выявляем разницу по сравнению с безлюдным кадром.
Таким образом нужно выловить момент когда в кадре будут 5 человек и сообщить оператору о перегрузке дороги(в роде как пробки определяются на дорогах наверно).
Такой вопрос.
Можно ли это реализовать не сложными средствами и без компьютера и какие микросхемы нужны будут для его осуществления?
Может есть готовое решение?
Заранее благодарен.

[DanilinSA]

А что сложного? Берем видеопоток и гоним через нейросеть. Сейчас нейросети да-же в минимальные по стоимости чипы стоят.

Пример: игрался с https://aliexpress.com/item/1005004970779483.html
Вычленяет фигуры людей элементарно. Вывести в консоль ( или куда угодно в любом виде) количество людей в поле зрения камеры - вообще не проблема.
Цена в конфигурации "Комплект: M1s Dock Cam" ~ 1400 руб.

[ForcePoint]

Считать дельту по пикселям? Или, что то же самое(?), - корреляцию кадров? И можете ли быть уверены, что тот же результат не даст банальное изменение освещённости и/или тени предметов вне кадра?
Думаю, лучше начать с книжек по машинному зрению (CV, compuret vision). Сегментации там и всё такое.
Высосано из пальца за время написания ответа.

[begun]

Друзья,
Большое спасибо.
Уже информация о том, что это не сложно меня очень вдохновило.
Дальше постараюсь думать автономно.

[akegor]

Вычленяет фигуры людей элементарно

Гм... "На разборе полетов шеф вычленил Иванова. Конкретно, так, вычленил!"
Ну, а если серьёзно - можно в этом месте поподробней? Например, дать на водку... Явки, пароли... Короче, пинок в нужном направлении.

[DanilinSA]

Практически невозможно простыми методами вычленить человека из видеопотока. И отличить его от других движущихся или неподвижных предметов. Или пятен произвольной формы.
Уже на этом этапе проект встанет. Метод разности кадров работает только для определения движения в зоне контроля камеры и выдачи тревоги.

[Variant99]

"Добро пожаловать в нейропроцессоры!" ST Microelectronics выпустила STM32N6 с нейроблоком для ИИ-обработки изображений.

Распознавание человека или какого-то предмета в кадре происходит по тем же принципам, по каким мы, живые люди, определяем, что видим именно человека. То есть, у нас есть некоторое представление о том, как должен выглядеть человек, его характерные черты - две ноги, две руки, голова, туловище. И не имеет значение, какого роста и толщины человек, во что он одет и какой у него цвет кожи, и в какой обстановке (освещении) он находится. Фигуру человека мы можем определить даже по его тени на асфальте, если отбрасываемая тень будет иметь сходные с человеком пропорции и части фигуры.

Предложение топикстартера сравнивать два кадра и смотреть их разницу - не особо то стаботает. Потому что из-за шумов матрицы и вообще изменяющейся освещенности числовые значения в пикселях кадра будут постоянно разными. Здесь нужно как минимум, не просто сравнение, а сравнение в пределах диапазона, да еще и со взвешиванием по усредненному значению всего кадра. И даже желательно кадр разбить на зоны и сравнивать именно в пределах каждой зоны, со взвешиванием по среднему в зоне. То есть, изменения должны быть не в абсолютных цифрах, а в относительных, да еще и с весовыми коэффициентами.