基于深度学习YOLOv8的密集人群人体检测人数统计人体计数人流统计系统设计

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摘要：密集人群人体检测在公共安全、人群管理、智能监控等领域具有重要的应用价值。传统的人体检测方法主要依赖于人工监控和简单的图像处理技术，效率低下且容易受到主观因素的干扰。随着深度学习和目标检测技术的快速发展，基于深度学习的智能检测系统逐渐成为研究热点。因此，本文研究并设计了基于深度学习的密集人群人体检测系统，主要使用YOLOv8实现人体检测与计数，并基于PyQt5开发了可视化操作界面。该系统能够为公共安全管理人员、场所运营者以及智能监控系统开发者提供高效、准确的人体检测与计数工具，具有重要的现实意义和实用价值。

本文首先介绍了密集人群人体检测技术的发展历程以及深度学习在该领域的应用现状，并对YOLO系列算法进行了详细的综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的完整过程。通过实验，验证了所提系统在不同场景下的人体检测性能，包括检测精度、速度以及模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高检测准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时人体检测与计数的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时密集人群人体检测提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的思路和参考。

关键词：目标检测深度学习 YOLO算法人体检测

1 引言

1.1 研究背景和意义

随着城市化进程的加速和人口流动的增加，公共场所的人群密集程度越来越高，如大型商场、交通枢纽、体育场馆、旅游景区等。在这些场景中，对密集人群的实时监控和管理变得尤为重要。准确的人体检测与计数不仅可以为公共安全管理提供数据支持，还能优化人群疏导策略、提升场所运营效率，并为应急响应提供决策依据。然而，传统的人体检测方法主要依赖人工监控和简单的图像处理技术，这些方法存在诸多局限性：人工监控容易疲劳，难以长时间保持高效率；而简单的图像处理技术在复杂场景下（如遮挡、光照变化、人群密集）的检测精度较低，且无法满足实时性要求。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，尤其是目标检测算法的发展，为解决密集人群人体检测问题提供了新的思路。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为一种高效的实时目标检测框架，凭借其快速的检测速度和较高的检测精度，在众多目标检测任务中表现出色^[1]。随着YOLOv8的推出，其在模型性能和效率方面进一步提升，为密集人群人体检测提供了一个理想的解决方案。

此外，为了提高系统的易用性和可扩展性，开发可视化操作界面成为必要。PyQt5作为一种功能强大的跨平台GUI（图形用户界面）开发框架，能够方便地实现复杂的人机交互功能，为用户提供直观、便捷的操作体验。因此，结合YOLOv8和PyQt5开发的密集人群人体检测系统，不仅能够满足实时检测的需求，还能通过可视化界面实现对检测结果的直观展示和进一步分析。

本研究基于深度学习技术，结合YOLOv8算法和PyQt5可视化界面，设计并实现了一种高效的密集人群人体检测系统，其意义主要体现在以下几个方面。首先，在公共安全领域，该系统能够实时、准确地检测和计数密集人群，为预防拥挤踩踏事件、优化人群疏散策略以及应急响应提供有力支持，从而有效降低公共安全风险。其次，对于商业场所、交通枢纽和旅游景点等运营场所，该系统通过提供精确的人体检测与计数数据，帮助管理者优化人员配置、调整营业布局、分析客流量，进而提升运营效率和用户体验。此外，从技术应用角度看，本研究不仅为密集人群检测提供了一种高效、准确的解决方案，还推动了深度学习技术在计算机视觉领域的应用拓展。通过实验验证，该系统在检测精度、速度和泛化能力方面表现出色，为后续研究提供了新的思路和方法。同时，基于PyQt5开发的可视化操作界面，为用户提供了直观、便捷的操作体验，降低了系统的使用门槛，使得非专业技术人员也能快速上手并应用该系统。这种可视化界面不仅实现了检测结果的实时展示，还支持进一步分析，进一步提升了系统的实用性和灵活性。最后，本研究将深度学习理论与实际应用场景相结合，通过实验验证了模型的有效性，并开发了具有实际应用价值的系统，这不仅丰富了密集人群检测领域的研究内容，也为相关领域的研究和应用提供了可借鉴的经验。综上所述，本研究在公共安全、运营管理、技术应用和用户体验等方面具有重要的现实意义和应用价值，为密集人群人体检测领域的发展提供了新的思路和方法。

1.2 国内外研究动态

1.2.1国外研究动态

在人群计数领域，国外研究起步较早。早期的方法主要依赖于传统的计算机视觉技术，如基于背景减除法、光流法等。例如，Dollár等人^[2]在2012年提出了一种基于滑动窗口和HOG（方向梯度直方图）特征的人体检测方法，这种方法在低密度人群场景下取得了较好的效果，但面对高密度人群时，由于遮挡和尺度变化等问题，性能会大幅下降。

研究者们还尝试通过构建人群行为模型来进行计数。例如，一些基于马尔可夫随机场（MRF）的方法，通过模拟人群的运动和分布规律来估计人数^[2]。然而，这些方法通常需要大量的先验知识，并且计算复杂度较高，难以实时应用。

随着深度学习的兴起，人群检测和计数的研究取得了重大突破。2015年，Lempitsky和Zisserman提出了一种基于回归的卷积神经网络（CNN）方法，将人群计数问题转化为密度图估计问题^[3]。这种方法通过学习人群的密度分布，能够较好地处理人群的遮挡和尺度变化问题，并且在一些公开数据集上取得了显著的性能提升。

在随后的研究中，许多基于深度学习的改进方法不断涌现。例如，一些研究工作通过引入多尺度特征融合来提高模型对不同密度人群的适应性。Cao等人^[4]在2018年提出的多尺度CNN架构，通过在不同尺度上提取特征并进行融合，能够更准确地检测和计数人群，尤其在高密度人群场景下表现优异。

此外，国外研究者还关注模型的泛化能力。例如，一些研究通过数据增强技术、迁移学习等方法，使模型能够更好地适应不同场景和光照条件下的密集人群计数任务。这些方法在国际上的一些基准数据集（如UCF-CC-50、ShanghaiTech等）上不断刷新性能记录^[5]。

1.2.2国内研究动态

近年来，国内在基于深度学习的密集人群人体检测领域取得了显著进展，研究主要集中在网络模型优化、特征提取与建模、数据集与模型评估、多模态数据融合以及应用场景拓展等方面。在模型优化方面，有研究通过改进YOLOv3算法并结合深度信息，进一步提升了人体检测的精度^[6]；同时，基于多柱卷积神经网络（MCNN）的方法通过多尺度特征融合，有效提高了人群计数的准确性。在特征提取与建模方面，学者们指出传统方法在密集场景下效果不佳，而基于深度学习的特征提取能够自动学习复杂的人体特征，例如通过卷积神经网络（CNN）提取人体局部特征并结合全局信息进行建模，能够更好地适应密集人群检测。

数据集的构建与模型评估也是国内研究的重要内容。例如，有研究对现有的十二种可用于群体动作研究的视频数据集进行了总结，并在常用数据集上对比了流行方法的性能^[7]。此外，多模态数据融合技术也得到了广泛关注。有研究结合RGB图像和深度图信息，利用深度学习与边缘检测相结合的方法，实现了高精度的人体检测。这种多模态融合方法能够有效弥补单一模态数据的不足，提升检测性能。

在应用场景方面，密集人群检测技术在公共安全、智能交通等领域具有重要价值。例如，在智能交通领域，有研究利用深度学习技术对交通视频进行结构化分析，实现了对人群和车辆的实时检测。同时，也有研究致力于将深度学习模型部署到嵌入式平台，以满足边缘计算场景下的快速响应需求^[8]。总体来看，国内的研究不仅在理论和技术上取得了突破，还在实际应用中展现了良好的前景，为密集人群人体检测技术的进一步发展奠定了坚实基础。

1.3 研究内容和目标

1.3.1 研究内容

本研究旨在开发一个基于深度学习的密集人群人体检测计数系统，具体内容和目标如下：

（1）系统设计与架构：设计一个高效的密集人群人体检测计数系统架构，结合YOLO算法和PyQt5图形用户界面（GUI），实现实时密集人群人体检测计数功能。研究系统的各个功能模块，包括数据预处理、模型训练、界面设计等。

（2）数据预处理：收集和整理密集人群人体图像数据集，进行数据清洗和预处理。实施数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

（3）模型选择与训练：选择YOLOv8作为核心检测模型，分析其网络结构和训练策略。进行模型训练，调优超参数，以优化检测精度和速度。

（4）系统实现与测试：使用PyQt5开发用户友好的图形界面，使用户能够方便地进行密集人群人体检测计数操作。对系统进行全面测试，包括检测精度、速度和用户体验等方面的评估。

（5）实验与结果分析：通过实验验证所提系统在不同场景下的密集人群人体检测计数性能，分析检测结果的准确性和实时性。探讨YOLOv8模型的优势和不足。

（6）总结与展望：总结研究成果，分析系统的创新点和应用前景。提出未来可能的研究方向和改进建议。

1.3.2 研究目标

本研究旨在设计一套基于深度学习的密集人群人体检测计数系统，以满足在复杂场景下对人群数量、密度和分布的实时监测需求。具体目标包括：提高计数精度，通过深度学习技术解决传统方法在密集人群场景下因遮挡、尺度变化和背景复杂性导致的计数不准确问题；增强系统实时性，优化算法和模型结构，使其能够在实时监控场景中高效运行，满足对人群动态信息的实时监测需求；提升模型鲁棒性，通过引入多模态数据融合、注意力机制等技术，增强模型在不同光照条件、场景变化和遮挡情况下的稳定性；开发通用化系统，构建适用于多种场景（如交通枢纽、大型活动、城市广场等）的通用人群检测计数系统，为公共安全管理提供技术支持。

1.3.3 论文结构安排

本论文共分为六章，具体结构安排如下：

第一章引言。本章介绍研究背景和意义、研究现状、研究内容和目标，阐明本论文的研究动机和目的。

第二章 YOLO算法与PyQt5技术。本章详细介绍YOLO系列算法的演变及其优缺点，并探讨PyQt5在图形用户界面开发中的应用。

第三章系统设计与实现。本章详细描述所提密集人群人体系统的设计方案，包括系统架构、功能模块划分、数据预处理方法、模型设计及PyQt5界面设计。

第四章实验结果与指标分析。本章展示实验设置、实验结果及其分析，比较训练的密集人群人体检测计数系统的性能，讨论检测精度、速度和模型的泛化能力。

第六章总结与展望。本章总结研究成果，分析研究的创新点与不足之处，并对未来的研究方向进行展望。

通过上述结构安排，论文将系统地展示基于深度学习的密集人群人体检测计数系统的研究过程和成果，帮助读者全面理解本研究的核心内容和贡献。

2 YOLO算法和PyQt5技术

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3 系统设计与实现

该人密集人群人体系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。

3.1环境搭建

3.2深度学习模型训练

3.2.1数据集制作与分析

本次密集人群人体检测计数数据集由开源的WiderPerson数据集和网络中收集组成。WiderPerson数据集（http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/sfzhang/WiderPerson/）是比较拥挤场景的行人检测基准数据集，其图像是从多种场景中选择的，不再局限于交通场景，共13382张图像，并有约40万个目标标注。该数据集包含5个类别：pedestrians（行人）、riders（骑者）、partially_visible_persons（被挡住了一部分的人）、ignore_regions（假人）、crowd（拥挤人群）。针对该系统的需求，将该数据集中的ignore_regions（假人）和crowd（拥挤人群）两个类别剔除，并对剩下的三个类别进行预处理，如坐标归一化。

如图3.2所示，使用LabelImg工具对网络中的图片进行图像标注，其过程涉及以下步骤：打开图像、创建一个新的标注文件、选择预定义类别、在图像上绘制边界框、保存标注结果。这个过程虽然简单，但对于创建高质量的训练数据集至关重要。通过LabelImg绘制矩形框来标记图像中的对象，并为每个对象分配相应的类别标签，可以有效地准备用于训练机器学习模型的数据，从而提高模型的性能和准确性。数据集先标注为XML格式，标注完成后需要借助Python脚本将数据集标签由XML格式转换为YOLO格式，再将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集，有助于模型在训练过程中避免过拟合，本设计划分的比例为8:1:1。

处理完成的数据集规模相当庞大，总共有7179张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了946张图片用于验证集，以及875张图片用于测试集。这些图片涵盖了密集人群人体据集中的复杂场景，包括了白天、夜间、室内、室外、公众场所等多种环境，图片中既有单人也有多人，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别包括pedestrians（行人）、riders（骑者）和partially_visible_persons（被挡住了一部分的人）共3类，数据集中包含了超过200000个密集人群人体目标，这为训练一个精准的密集人群人体检测计数模型提供了丰富的样本。通过分析图3.3左上角的图表，我们可以看到各类别的样本数量，这有助于模型学习到不同类别密集人群人体的特征。而图3.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解密集人群人体目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同类别的密集人群人体时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解密集人群人体目标在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到密集人群人体非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解密集人群人体目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度的密集人群人体可能会导致不同的高宽比。

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3.3可视化操作界面开发

基于深度学习的密集人群人体系统的模块框图如图3.6所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下。

密集人群人体检测计数系统基于PyQt5实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。

如图3.8所示。右侧上部分为工具栏，可以实现图片、视频、摄像头识别源导入；中间为识别结果展示区域，可以输出识别图像、识别用时、目标位置信息和目标数量等；下侧为操作区域，可以选择将检测结果保存到该项目文件目录。

4 实验结果与指标分析

如图4.1所示，本系统中训练的密集人群人体检测计数模型的精确率达到了58.8%，模型的召回率达到50.7%，与此同时，均值平均精确率达到了52.7%。

训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分不同类别的密集人群人体。在160轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到58%以上。说明模型在推理密集人群人体目标时预测正类时较少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。

50.7%的召回率说明模型在密集人群人体的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数的实际正类样本，这意味着模型在识别密集人群人体目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在安防领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够基本满足这一需求。52.7%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位密集人群人体目标对象。

如图4.2为训练好的模型对于输入的图片的检测结果，可以看出图片中的每个密集人群人体都被检测出来了，分别共有16个和13个不同类别的密集人群人体目标，而且该图片中部分密集人群人体目标所处背景较复杂，光线不足，干扰目标较多。但该模型不仅能够在复杂背景的图片中检测出不同特征的目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的安防等领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该密集人群人体检测计数系统的深度学习核心模型。

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THE END