安全监控系统

儿童安全监控系统

在一家儿童游乐场，需要确保没有成年人在没有监护的情况下进入儿童区域。请开发一个程序，使用DNN进行人脸识别和年龄估计，当检测到年龄小于10岁的儿童且没有成年人在场时，系统将模拟报警。

项目描述：
编写一个Python程序，使用OpenCV的DNN模块加载预训练的人脸识别、年龄和性别识别模型。程序将从视频流中捕获图像，识别人脸，并估计每个人的年龄和性别。如果检测到只有儿童（年龄小于10岁）而没有成年人（年龄大于或等于18岁），则程序将打印一条报警消息。

Python编码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
face_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel')
age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('age_deploy.prototxt', 'age_net.caffemodel')
gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('gender_deploy.prototxt', 'gender_net.caffemodel')

# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video_or_camera')

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 人脸检测
    face_blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104, 177, 123))
    face_net.setInput(face_blob)
    faces = face_net.forward()

    # 检查每个检测到的人脸
    for i in range(faces.shape[2]):
        confidence = faces[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = faces[0, 0, i, 3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
            startX, startY, endX, endY = box.astype("int")
            face = frame[startY:endY, startX:endX]

            # 年龄和性别检测
            age_blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (227, 227), (78, 87, 114), swapRB=False)
            age_net.setInput(age_blob)
            age_preds = age_net.forward()
            age = np.argmax(age_preds[0])

            # 检查年龄是否小于10岁且没有成年人在场
            if age < 2 and all(a >= 2 for a in ages):  # 假设年龄标签为0-6, 7-12, ..., 61-67
                print("Alert: Unaccompanied child detected!")

    # 显示结果
    cv2.imshow('Frame', frame)

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == 27:  # 按Esc键退出
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()