我正在做一個關於自動化電源管理的項目。我的想法是使用網絡攝像頭，以常規圖像拍攝圖像，並找出房間是空的還是充滿的。模式識別圖像處理
現在我的想法是，第一個圖像將是一個空房間，並將有一個軟件，將連續的圖像與此作爲基礎進行比較，並推斷房間是否爲空。
我認爲模式識別是適合的。該軟件將匹配兩個圖像的模式（可能轉換成二進制閾值圖像，可能正是我的想法）並據此進行檢測。
首先請告訴我它的權利（如在模式識別中的正確步驟）。其次，我想知道如何開始在這一個
如果你只是想知道是否有人在房間裏或沒有（即不是試圖計數的人），你可以通過只是比較幀圖片，看看是否有重要更改，see this question許多圖書館，可以幫助您開始。
一般來說，它是多更容易檢測，如果房間裏有人與PIR傳感器（又名運動檢測傳感器），你可以得到一個從電子灣（少於10美元）或本地電子商店和一個微如Arduino和here is a tutorial等控制器，如果你想用這種方法。
有在運動檢測算法實際實現兩個主要問題：
相機移動（它是不可能的，在一般情況下，以區分從物體運動照相機運動）
壓縮僞影（很難判斷是否有東西已經移動，或者它只是一個噪音）
因爲在你的情況下只有第二個問題的存在，我建議在這篇文章中提出的統計解決方案（「移動物體檢測小波壓縮視頻」，Toreyin等人，愛思唯爾）：
http://yoksis.bilkent.edu.tr/doi_getpdf/articles/10.1016-j.image.2004.12.002.pdf
我實現了這個解決方案，它工作得很好即使在非常嘈雜的視頻中，如果相機靜止不動。您甚至可以在不使用小波變換的情況下實現此範例，並將該解決方案僅應用於原始圖像像素。
如果您使用紅外網絡攝像頭，您不僅可以發現房間裏的人，還可以「看到」他們的溫度和房間其他部分的溫度之間的對比。但是這可能不需要任何複雜的模式識別。 –
如果房間裏有一個像桌子這樣的大物體，並且該桌子被移動，即使沒有人在房間中，差異將會很大並且會觸發該房間被佔用。正如@HighPerformanceMark所提到的，熱成像將是一種更準確的方法 – spex