YOLO12智能监控系统

CCTV_SENTRY_YOLO12 智能监控系统

技术栈：Ultralytics · OpenCV · Gradio · Python · Hugging Face Spaces · MIT 许可协议

---

概述

CCTV_SENTRY_YOLO12 是基于 Ultralytics YOLOv12 的先进目标检测系统，支持实时监控、目标追踪与越线检测功能。系统部署于 Hugging Face Spaces，用户可通过网页界面快速交互。

---

核心功能

• 越线检测：识别物体跨越用户自定义的虚拟界线。
• 实时目标检测：采用 YOLOv12 实现高速目标追踪。
• 交互式界面：基于 Gradio 构建直观的操作面板。
• 类别过滤：按需选择检测的目标类别（如车辆、行人等）。
• 可视化分析：动态标注边界框、ID 与计数统计。

📽️ 演示视频：demo.mp4

---

技术细节

• YOLOv12 模型：Ultralytics 提供的精准高效检测算法。
• 关键组件：
  • OpenCV：视频流帧处理。
  • Gradio：交互式 Web 界面开发。
  • Ultralytics YOLO：前沿目标检测与追踪技术。

---

工作原理

1. 上传视频或输入 IP 摄像头流地址。
2. 在首帧画面绘制检测界线。
3. 选择需监控的目标类别。
4. 实时查看检测结果与越线计数。

---

工业与商业应用场景

领域	典型用途
停车管理	车辆进出追踪 · 车位占用监测 · 违停识别
制造业	传送带产品计数 · 质检巡检 · 实时库存跟踪
零售与物流	顾客动线分析 · 库存监控 · 防盗系统
交通运输	车辆追踪 · 装卸区管理 · 交通流量统计
安防监控	周界防护 · 禁区管控 · 人群密度估算

---

使用指南

环境要求

• Python 3.x
• 安装依赖库：

  pip install ultralytics opencv-python-headless gradio numpy pillow  
  

本地运行

2. 进入项目目录并安装依赖：

   cd CCTV_SENTRY_YOLO12  
   pip install -r requirements.txt  
   

3. 启动应用：

   python app.py  
   

🌐 在线体验：Hugging Face Spaces 演示

---

---

翻译要点说明

1. 术语统一性

   • “Line-Crossing Detection” → “越线检测”（安防领域通用译法）
   • “Bounding boxes” → “边界框”（CV 标准术语）
   • “HLS stream” → “HLS 流”（技术缩写保留）

2. 交互逻辑显化

   • 将 “How It Works” 转换为分步骤流程图式说明，提升可操作性。

3. 应用场景表格化

   • 使用双栏表格清晰对比不同行业的用途，便于快速浏览。

4. 技术描述精准化

   • 如 “Real-Time Object Detection” 补充 “高速” 以强调 YOLO 特性。

5. 链接与代码保留原格式

   • 所有 URL 和命令行指令均未翻译，确保用户可直接复制使用。