本系统基于TensorFlow开发，采用深度学习技术进行高效准确的行人检测。适用于公共安全及智能交通领域，保障行人安全。
基于深度学习的行人自动检测与监控系统在安全性和检查方面扮演着重要角色，然而这项任务往往非常繁琐。随着深度学习技术的发展，人类得以从一定程度上解放出来完成这一任务。该项目构建了一个简易且有效的监控系统，利用深度学习的目标检测功能实现流量统计和行人的自动化识别。该系统的源代码依据Apache2.0协议开放，请严格遵守此开源许可。
项目由以下三个子模块构成：
1. 基于TensorFlow平台的行人检测系统
2. 适用于Android平台的数据推送系统
3. 利用JavaWeb技术呈现数据的展示系统
整个项目的架构图如下所示：
在服务器部署方面，以下是具体的要求：
1. **服务器配置要求**：操作系统为Ubuntu 16.04 x64版本；处理器主频需达到2.0GHz或以上；内存至少8GB；显卡建议使用NVIDIA GTX1080或更高级别产品。此外，确保服务器的IP地址是公共可访问的。
对于基于TensorFlow平台的行人检测系统而言，其依赖于以下组件：
- TensorFlow库
- OpenCV图像处理库
以上描述仅概述了项目的基础架构和部署要求，并未详细列出所有技术细节或特定代码示例。
5星
