竞赛任务

在C区放置若干仿真人物，通过模型识别戴眼镜和长头发（过肩）人物的数量，并达到终点进行语音播报：戴眼镜的人数为多少，长头发人物为多少；

思路

使用目标检测算法，通过收集全身人物照片数据集，并训练模型，进行测试；

数据集采集

每张照片都包括两种特征，有以下四种情况：戴眼镜_长头发；戴眼镜_短头发；不戴眼镜_长头发；不戴眼镜_短头发；
收集满足以上条件的数据各1500张；

数据集标注

标签分为四类：g，ng，l，s；分别表示：戴眼镜，不戴眼镜，长头发，短头发；并对每张图片标注两种类型；标注格式：yolo

模型训练

使用darknet深度学习框架训练模型，使用yolov3-tiny算法训练模型
下载预训练权重：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3_tiny.weights
./darknet partial ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./yolov3-tiny.weights ./yolov3-tiny.conv.15 15

训练模型：
sudo ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.conv.15
在yolov3-tiny_10000.weights基础上继续训练：
sudo ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny_10000.weights -map
模型会自动保存；

模型测试

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny_10000.weights data/11.png

测试结果

数量统计

分别统计识别戴眼镜和长头发标签的数量，并发送到topic；

语音播报

通过订阅topic，获得戴眼镜和长头发人物数量，通过语音合成进行播报；