基于全方位视觉传感器的智能安保系统的中期报告本报告旨在介绍基于全方位视觉传感器的智能安保系统的中期进展情况。该系统旨在通过使用全方位视觉传感器来实现对安保场所的全方位监控，在发现安全隐患时能够及时发出警报，保护场所的安全。目前，我们已经完成了以下几个方面的工作：1.硬件部分：我们选用了一款名为IntelRealSenseD435i的全方位视觉传感器，这款传感器具有高精度的深度图像采集能力，可以对空间内的物体进行精细的识别和追踪。我们采用了NvidiaJetsonTX2嵌入式系统作为处理器，该处理器具有高性能的GPU和CPU，能够满足我们对系统实时性和计算能力的需求。2.软件部分：我们使用了Python和ROS来实现系统的软件部分。我们开发了一套全方位视觉传感器的驱动程序，实现了对传感器的数据采集和处理。我们还使用OpenCV和TensorFlow等开源工具来实现对传感器数据的图像处理和物体识别功能。同时，我们开发了一套基于机器学习的物体检测算法，能够实现对安保场所中出现的异常物体进行自动识别。3.实验部分：我们在实验室搭建了一个模拟的安保场所，并完成了一系列的实验验证。我们使用了经过训练的机器学习算法，成功地识别了出现在场所内的异常物体，并发送了警报。综上所述，我们已经完成了系统的硬件和软件设计，同时实现了针对安保场所的物体检测算法。接下来我们将进行更多的实验，测试系统在不同场景下的性能表现。我们还将探索在系统中引入声音、激光雷达等传感器来进一步提升系统的智能化和安全性。