基于YOLOv8的室内人员识别与计数系统实现——包含UI界面与数据集

最新推荐文章于 2025-08-16 17:02:07 发布
最新推荐文章于 2025-08-16 17:02:07 发布
阅读量249 收藏 4
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 深度学习 目标跟踪 目标检测 YOLO ui
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52343631/article/details/148197562

一、项目背景

随着智能安防和智慧楼宇的发展，室内人员识别与计数成为了一个重要的研究方向。对室内环境中人员的实时识别与计数，有助于人流量监控、空间利用率分析以及安全管理。相比于传统基于传感器的人员计数，基于视觉的目标检测技术具有非侵入性、部署灵活和数据丰富等优势。

近年来，深度学习目标检测技术快速发展，YOLO系列模型因其优越的速度和精度被广泛应用。YOLOv8作为最新版本，结合了强大的检测能力和简便的训练流程，非常适合快速构建人员识别与计数系统。

本项目旨在使用YOLOv8模型进行室内人员检测，并结合Python的图形界面库实现一个简单直观的UI界面，支持摄像头实时检测与计数功能，便于部署和演示。

二、技术选型与方案设计

2.1 技术选型

技术组件 说明
YOLOv8 最新版本的YOLO目标检测框架，准确率和速度兼备
Ultralytics库 官方YOLOv8实现，提供训练、推理的高效API
Python 主开发语言，便于快速实现和集成
OpenCV 视频处理和摄像头采集
Py
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于YOLOv8的教室人员检测系统：深度学习完整项目（含UI界面与数据集）
YOLO
03-19 312
其中，教室人员检测系统作为智能校园的重要组成部分，能够在实时监控、课堂考勤、人员管理等方面发挥重要作用。本项目基于YOLOv8，构建一个完整的教室人员检测系统，能够实时识别和统计教室中的人员数量，并通过UI界面展示实时检测结果。传统的人员检测方法包括背景差分法、光流法和基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）等特征的方法，但这些方法在复杂场景下的鲁棒性较差。本项目基于YOLOv8构建了一个完整的教室人员检测系统，具有良好的实时检测能力和高检测精度。
厂房区域人员进出人数统计-实施方案
tt120326的博客
10-27 1551
使用mysql作为数据存储器，满足对数据存储的可靠性、可扩展性、数据安全性等要求，同时使用redis做缓存服务，支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，提供list，set，zset，hash等数据结构的存储，支持数据备份，具有速度快，性能高、灵活便捷的特点。平台的统一接入管理、灵活的算法部署、自动化违规抓拍、告警设置和管理以及BI可视化等特点，能够有效地支持解决“计数难”问题，优化资源利用，加强安保管理等方面的工作，使项目能够更高效、更智能地运行。
人头识别与计数_基于人头检测的行人计数方法技术
weixin_39795419的博客
12-21 1528
【技术实现步骤摘要】本专利技术属于计算机视觉，更具体地涉及一种基于人头检测的行人计数方 法。技术介绍在很多行业，人流信息可以为人流管理、资源管理、管理决策提供关键的依据。例 如在地铁站，通过行人计数可以实时了解每个站点的人流大小，灵活调度地铁列车密度，实 施人流控制，实时发布人流密集地区信息，有利于加强人群运输效率，确保地铁运营平稳有 效。 在商场，人流量是体现其商业价值的重要依据，对人流量的准确...
人群计数（Crowd Counting）领域概述
qq_53324833的博客
10-21 2945
人群计数（Crowd Counting）是计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，旨在通过分析图像或视频中的人群密度和人数来估计人群的规模。这一领域的应用范围广泛，包括安全监控、城市规划、交通管理、公共安全、以及事件管理等。看起来有点像目标检测做的事情，比如下面的图像：对于这张图——一张比较稀疏的人群图像貌似使用传统的比如 Yolo 检测算法挨个打检测框一样可以计算出人群数量，那为什么还需要专门的人群计数算法呢？再来看下面的图：可以看到相对于第一张图，这张人群图像的人群密度更大了，在较暗处事实上靠人眼都
supervision区域行人计数和轨迹追踪初步尝试
程序员石磊
02-03 761
Supervision 是一个开源的 Python 工具包，旨在简化计算机视觉项目的开发。加载和处理图像和视频数据集训练和评估机器学习模型部署模型进行推理可视化结果Supervision 的主要优势在于其易用性和灵活性。它提供了一个简单易懂的 API，即使是初学者也可以快速上手。此外，Supervision 支持多种流行的机器学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，因此您可以自由选择最适合您需求的框架。对象检测图像分类语义分割实例分割姿态估计。
MVGCN 人群流量预测模型 笔记
Jeff zhao
08-12 4326
Predicting Citywide Crowd Flows in Irregular Regions Using Multi-View Graph onvolutional Networks 笔记 作者：Junkai Sun, Junbo Zhang, Qiaofei Li, Xiuwen Yi, Yu Zheng 来源：arXiv:1903.07789v2 [cs.CV] 17 Jul 2020 1 论文背景与动机 先前的工作主要集中在预测规则的网格化区域的人群流动。然而，城市实...
基于YOLOv8的家庭宠物识别与跟踪系统实现——结合UI界面与数据集
YOLO
05-24 180
约20,000张不同犬种图片，含标注边界框。适合训练犬类宠物识别。利用手机或摄像头采集家庭宠物视频及图片。使用LabelImg工具进行手动标注。按照YOLO格式整理数据集。利用卡尔曼滤波与匈牙利算法，基于外观特征与运动信息，实现目标ID跟踪。适合多宠物跟踪，避免目标ID丢失。
基于YOLOv8的自动收银系统商品识别 —— 包含UI界面实现与数据集解析
YOLO
05-20 511
自动收银系统旨在用最少的人力成本，实现商品自动识别、计价、支付等流程。识别不同类别商品并统计数量快速响应避免排队减少人为错误，提高结账准确率Grozi-120：120种超市商品，带标注。（RPC）：大型收银场景商品图像。：包含大量日常物品标注，可筛选部分商品类别。数据采集收集超市货架及结账场景多角度、多光照商品图像。标注工具推荐LabelImg、Roboflow、CVAT，标注商品类别及位置。数据格式YOLO格式（，归一化坐标）。数据划分训练集、验证集、测试集比例推荐7:2:1。
基于深度学习的麦穗计数统计系统 —— YOLOv8+UI界面+数据集
YOLO
12-02 624
深度学习是机器学习的一种，通过多层神经网络（特别是卷积神经网络，CNN）自动从数据中学习特征，进行任务的分类、回归、分割等。在农业应用中，深度学习被广泛应用于作物检测、病虫害识别、果实计数等任务。通过训练深度神经网络，能够自动识别并统计作物的数量、位置等信息，替代传统人工方法。YOLO（You Only Look Once）是一个高效的实时目标检测模型，最早由Joseph Redmon等人提出。YOLOv8是该系列的最新版本，相较于前几个版本，YOLOv8在速度和精度上都得到了显著提升。
行人重识别与人群计数数据集大盘点：推动智能监控研究的利器
我爱计算机视觉
10-10 417
关注公众号，发现CV技术之美行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。本文将分享一些行人重识别、人群计数相...
视觉分析在人流监控中的高效人员计数策略
yangbisheng1121的博客
03-08 492
在当今社会，高流量场所如购物中心、地铁站、体育场馆等，人员密集且流动性大，对这些场所进行有效的人员计数与管理显得尤为重要。人员计数不仅有助于提升运营效率，还能在紧急情况下保障公共安全。本文将围绕如何利用视觉分析技术实现高效的人员计数及特征分析，探讨其技术实现、功能优势及应用方式。
智能车载双目客流(人数)统计方案
索迪迈科技
11-01 574
双目客流统计‌是一种基于计算机视觉技术的客流统计方法。它利用两个摄像头（即双目系统）捕捉同一场景的两个视角的图像，通过图像处理和模式识别技术，精确计算出入店人数、客流动线等关键数据。这种技术能够在复杂环境下实现准确的人数统计，实际统计精度超过98%‌
基于YOLOv8的教室人数及人脸统计计数系统介绍
QQ_1309399183的博客
02-17 1618
基于YOLOv8的教室人数及人脸统计计数系统介绍 一、YOLOv8简介 二、项目背景与意义 三、系统工作流程 四、具体实现步骤 五、结论
PAT乙级_1080 MOOC期终成绩_Python_AC解法_含疑难点
最新发布
CongQianS1的博客
08-16 687
本文介绍了PAT乙级1080题"MOOC期终成绩"的Python解法。解题思路是：1) 读取三类成绩数据并存储到字典；2) 筛选编程成绩≥200分的学生；3) 按规则计算总评成绩并进行四舍五入；4) 对总评≥60分的学生按成绩降序、学号升序排序输出。文章特别指出测试点3的易错点在于四舍五入处理，当总评在[59.5,60)区间时应视为合格。解法采用字典存储成绩，集合管理学号，通过lambda表达式实现多条件排序，最终按要求格式化输出结果。
Scrapy 基础框架搭建教程：从环境配置到爬虫实现（附实例）
weixin_43883508的博客
08-14 1350
本文详细介绍了Scrapy爬虫框架的搭建流程，从环境配置到完整爬虫实现。主要内容包括：1）Python环境准备与Scrapy安装；2）项目结构创建与核心文件功能解析；3）通过图书爬虫实例演示数据提取与页面跳转；4）数据模型定义与JSON存储管道实现；5）关键配置参数与调试技巧。文章提供完整代码示例，帮助开发者30分钟内搭建可扩展的爬虫框架，并给出反爬处理、性能优化等实用建议，适合Python开发者快速上手网页数据采集。
关于Win系统使用venv创建和管理虚拟环境
qq_43449643的博客
08-15 345
venv配置虚拟环境
yolo安装
a1111111111ss的博客
08-15 496
我在cmd一直更新不了pip 一直说错误。我扭头去anaconda成功。
博客系统测试报告
mmy123yl的博客
08-13 1032
1.该项目前端由4个页面构成：登录页，列表页，详情页以及编辑页，模拟简单的个人博客。在后端实现：登录，编辑博客，注销，删除博客等功能2.该项目没有设计用户注册功能，只能提前在数据库中存储用户信息，并检验是否能登录，并且前端将头像设置成静态，无法在页面上进行修改。3.个人博客系统可以实现简单的个人博客记录，如时间，标题，内容以及发布作者等可以进行查看。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

YOLO实战营

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值