基于YOLOv10的AI人群追踪系统：数据集与实现

1. 引言

在现代社会中，人群监控与分析在多个领域中变得至关重要，包括安防、公共安全、商业分析、智慧城市等。尤其在人多的场所，例如机场、车站、商场等地，快速且准确地检测和追踪每一个个体的行为，可以有效提高公共安全，优化资源分配。传统的人群追踪方法通常依赖于多摄像头系统和复杂的算法，但这些方法可能受到视角、遮挡、光线变化等因素的限制。近年来，深度学习，尤其是目标检测技术，在人群追踪任务中展现出了强大的优势。YOLO（You Only Look Once）作为一个实时的目标检测算法，通过一次性回归来预测目标的类别和位置，能够在高效、快速地执行目标检测的同时，提供高准确度的追踪结果。

本博客将介绍如何利用YOLOv10模型进行人群追踪，结合Crowd Person Tracking数据集进行训练，并开发一个带有UI界面的实时人群追踪系统。整个过程包括数据集准备、模型训练、UI界面开发、模型评估等。

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2. 数据集

2.1 数据集概述

Crowd Person Tracking数据集是一个专门为人群追踪任务设计的视觉数据集，包含了大量的含有多人目标的动态视频序列。每个视频序列标注了每个人的位置、类别、以及他们在时间维度上的变化。数据集中的每一帧图像都带有目标的边界框及其ID标签，用于追踪同一个人。