-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Accident_Detection.py
178 lines (143 loc) · 7.36 KB
/
Accident_Detection.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from ultralytics import YOLO
import cvzone
import json, os
yoloModel = "Weights/bestAccidentDet.pt"
myVideoUse = "Videos/crash_1.mp4"
model = YOLO(yoloModel)
def WindowVideo(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
point = [x, y]
print(point)
if chr(event & 0xFF) == 'q':
cap.release() # Выключаем видео
cv2.destroyAllWindows()
cv2.namedWindow("Video")
cv2.setMouseCallback("Video", WindowVideo)
cap = cv2.VideoCapture(myVideoUse)
#class_list = ['bike', 'bike_bike_accident', 'bike_object_accident', 'bike_person_accident', 'car',
# 'car_bike_accident', 'car_car_accident', 'car_object_accident', 'car_person_accident', 'person']
class_list = ["Bike", "Accident", "Accident", "Accident", "Car", "Accident", "Accident", "Accident", "Accident", "Person"]
waitKeyKoef = 60
count = 0
accidCount = 0
dtp_count = 0 # Переменная для подсчёта количества ДТП
total_accident_frames = 0 # Общее количество кадров с авариями
# Инициализируем статистику:
statistics = {"Accident": 0, "Bike": 0, "Car": 0, "Person": 0, "TotalAccidentFrames": 0}
video_finished = False
accidents_data = [] # Список для хранения данных о каждой аварии
while not video_finished:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
video_finished = True
# cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
continue
count += 1
if count % 3 != 0:
continue
frame = cv2.resize(frame,(1020,500))
results = model.predict(frame)
aa = results[0].boxes.data
a = aa.cpu().detach().numpy()
px = pd.DataFrame(a).astype("float")
# Считаем количество объектов
statistics = {"Accident": 0, "Bike": 0, "Car": 0, "Person": 0, "TotalAccidentFrames": 0}
for index, row in px.iterrows():
d = int(row[5])
c = class_list[d]
statistics[c] += 1
# Отображаем статистику в окне:
# stats_text = f"Accident: {statistics['Accident']}, Bike: {statistics['Bike']}, Car: {statistics['Car']}, Person: {statistics['Person']}, TotalAccidentFrames: {total_accident_frames}"
# cv2.putText(frame, stats_text, (20, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
#BACKGROUND BLACK
stats_text = f"Accident: {statistics['Accident']}, Bike: {statistics['Bike']}, Car: {statistics['Car']}, Person: {statistics['Person']}, TotalAccidentFrames: {total_accident_frames}"
# Определяем размеры текста
(text_width, text_height), baseline = cv2.getTextSize(stats_text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, 2)
# Координаты верхнего левого угла прямоугольника (где будет начинаться текст)
x, y = 20, 30
# Добавляем отступы к прямоугольнику, чтобы текст не касался его краев
padding = 5
cv2.rectangle(frame, (x - padding, y - text_height - padding), (x + text_width + padding, y + baseline + padding), (0, 0, 0), -1)
# Отображаем текст поверх прямоугольника
cv2.putText(frame, stats_text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
# Получаем текущую дату и время:
now = datetime.now()
dt_string = now.strftime("%d-%m-%Y, Time: %H:%M:%S")
# Добавляем текущую дату и время на кадр:
cv2.putText(frame, f'Date: {dt_string}', (20, 480), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
has_accident = False # Переменная для отслеживания наличия аварии в текущем кадре
for index,row in px.iterrows():
x1=int(row[0])
y1=int(row[1])
x2=int(row[2])
y2=int(row[3])
d=int(row[5])
c=class_list[d]
if "Accident" in c:
has_accident = True
cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
#cvzone.putTextRect(frame,f'{c}',(x1,y1),1,1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
cv2.putText(frame, f'{c}', (x1, y1), font, 1.5, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
# Увеличиваем счётчик ДТП:
dtp_count += 1
accidCount += 1
print("Accident count:", accidCount)
if accidCount==1:
total_accident_frames += 1
if accidCount==2:
# Путь к папке для сохранения файлов
# save_folder = "AccidentJsons"
# Переменная, которая будет хранить порядковый номер
# file_counter = 1
# Генерируем имя файла на основе текущей даты, времени и порядкового номера
# def generate_file_name():
# now = datetime.now()
# dt_string = now.strftime("%d-%m-%Y_%H-%M-%S")
# return os.path.join(save_folder, f"data_{dt_string}_count_{file_counter}.json")
# Создаём словарь с нужными данными:
'''
data_to_save = {
"Statistics": {
"Accident": statistics['Accident'],
"Bike": statistics['Bike'],
"Car": statistics['Car'],
"Person": statistics['Person'],
"TotalAccidentFrames": total_accident_frames
},
"DateTime": dt_string
}
'''
# Получаем имя файла
# file_name = generate_file_name()
# Сохраняем данные в файл JSON
# with open(file_name, 'w') as json_file:
# json.dump(data_to_save, json_file)
# print("Json file saved:", file_name)
# Увеличиваем порядковый номер для следующего файла
# file_counter += 1
#if accidCount==3:
# cv2.imshow("Accident Frame "+f"{total_accident_frames}", frame)
# cv2.waitKey(waitKeyKoef)
if "Bike" in c:
cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(17,249,249),2)
cvzone.putTextRect(frame,f'{c}',(x1,y1),1,1)
if "Car" in c:
cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
cvzone.putTextRect(frame,f'{c}',(x1,y1),1,1)
if "Person" in c:
cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(230,240,100),2)
cvzone.putTextRect(frame,f'{c}',(x1,y1),1,1)
# Если в текущем кадре не обнаружено аварии, обнуляем счётчик:
if not has_accident:
accidCount = 0
cv2.imshow("Video", frame)
if cv2.waitKey(waitKeyKoef) & 0xFF == ord("q"):
break
cap.release()
print("Total accident frames:", total_accident_frames)
cv2.destroyAllWindows()