1、课程目标
讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备应用、越界识别应⽤等为案例进⾏讲解，通过实战化培训全面提升算法实战应用。
2、课程大纲
为了带着⼤家整体实现各个功能，本次训练营的课程主要分成6节课。
第⼀节课，即本节课，主要讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备、越界识别应⽤等为案例，进⾏讲解。
第⼆节课，主要从边缘设备的⽅式，Aidlux进⾏讲解，了解在边缘端的各⽅⾯内容。
第三节课，主要从⽬标检测算法的训练，Aidlux上的移植、测试等⽅⾯进⾏讲解。
第四节课，学习了⽬标检测后，会将⽬标检测和⽬标追踪结合，尝试完整的⼈体检测追踪，为后⾯的各类业务功能做准备。
第五节课，会将越界识别的业务功能也添加进来，当有⼈越界的时候，会通过喵提醒的⽅式，通知开发者及时查看⼿机⾥⾯的越界图⽚。
第六节课，会举办⼀次结营活动，对于完成训练营作业的同学颁发获奖证书，以及⼀系列的礼物奖励。
3、课程作业
1）作业要求：实现⼈流统计代码，使⽤⼈体检测+⼈体追踪+业务逻辑，完成⼈流统计的业务功能，完成整体⼈流统计项⽬的开发和实现。
2）效果实现：
演示效果视频如下：
3）具体代码
4、收获总结及学习心得
1 ）熟悉AI项目开发流程： 通过前面5次课学习，熟悉Aidlux相关操作，对AI项目开发流程全面进行实现及实战，包括数据采集和数据标注、数据分析和可视化、网络模型设计、AI模型部署及AI边缘设备代码实现。
2 ）熟悉掌握常用开发工具： 熟悉VScode安装、编程、调试，对python和OpenCV常见图像处理及视频处理进行实操编码及测试；熟悉AidLux远程调试，实现边缘终端部署测试。
3 ）掌握目标检测跟踪算法： 熟悉人体检测YOLO V5版本相关算法，并对其原理及算法应用进行资料查阅和熟悉；熟悉多目标跟踪算法，并对deepsort、bytetrack等基本原理及算法实现。
4 ）掌握算法综合场景应用： 熟悉掌握了越界识别、人流统计综合应用，对常见警戒区域设置、行为判断、状态检测等业务逻辑进行全面熟悉与设计，并实现目标跟踪类综合应用。
