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OpenCV是一组计算机视觉（CV）库，包含2500多个工具，从经典的机器学习（ML）算法到深度学习和神经网络。这是一个开源解三方库，可以在Apache许可下自由使用、修改和分发。
该库与一系列操作系统兼容，包括Windows、Linux、macOS、FreeBSD、Android、iOS、BlackBerry 10，并支持用C/C++、Python和Java编写的软件。它具有强大的跨平台能力和与其他框架的兼容性。
OpenCV包含一系列用于处理图像、检测和跟踪对象、描述特征以及执行许多其他任务的模块。该库配备了GPU模块，可提供高计算能力来实时捕获视频、处理图像和处理其他操作。OpenCV拥有一个庞大的全球社区，20多年来，数万名人工智能科学家、研究人员和工程师一直在为图书馆提供有价值的见解。
OpenCV库在智能家庭中得到了广泛的应用，智能家庭是一种物联网系统，可以帮助人们运行智能家庭功能。物联网设备的网络可以控制灯光、调节室内温度、给植物浇水以及打开电视。
提供安全是物联网家庭自动化的一个组成部分，因此，智能安全解决方案可以帮助家长照顾孩子。部署用于人员检测的计算机视觉应用程序可提高许多报警和视频对讲系统的安全性，实现OpenCV人脸识别可以防止陌生人进入房子或公寓。
除了保护房屋不受入侵者的侵扰外，还必须确保独居者的安全，他们不能总是照顾自己。基于OpenCV算法和神经网络的计算机视觉人员检测系统可以远程监控老年人和有健康问题和残疾的人，在紧急情况下，他们可以提醒亲属或护理人员。在这里，我们将分享使用OpenCV构建用于实时人体检测的远程监控系统的个人经验。
Algodroid项目的主要任务是将CV系统集成到物联网解决方案中，以识别威胁生命的情况并为家中的老人提供安全。我们使用OpenCV实现计算机视觉，用于人体检测和骨骼可视化；并且我们建立了神经网络，并训练它们使用各种免费在线数据检测人类。
为了分割人体骨骼，我们使用了基于TensorFlow的BodyPix。这是一个开源的ML模型，允许实时分割身体部位。该模型将人体分成24个部分，并将每个部分视为一组相同颜色的像素。
分割身体后，我们的人体检测系统确定其生物力学数据，如身体几何和运动。这些参数通过OpenCV运动跟踪算法进行计算和分类。
为了估计一个人的姿势，我们转向合成数据生成。通过使用仿真库，我们根据真实比例、生物特征和生物力学数据创建了人体的物理模型。我们将模型放置在虚拟环境中，并生成可能的人类行为场景。基于大约一百个场景，算法学会了估计姿态。
我们建立了决策树，使估计的姿态与目标状态相匹配。这些算法将姿势与模拟场景和预测坠落的模式进行了比较。除此之外我们开发了一个通信系统，从安装在房子里的所有摄像机收集数据。在确认跌倒后，它可以发送照片并通知紧急医疗服务机构寻求进一步帮助。
现代智能家庭通常依靠机器学习和人工智能技术。例如， 远程监控系统可以基于计算机视觉算法进行人员检测。集成到家庭自动化解决方案中的远程监控系统可以照顾独立生活的老人和残疾人。OpenCV是物联网家庭自动化项目的热门选择，它是一个由工具、算法和神经网络组成的开源生态系统，可以执行许多功能。
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