【YOLO 系列】基于YOLO V8的密集场景下行人检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

前言

在密集的城市环境中，行人检测对于公共安全、交通管理和智能监控具有重要意义。然而，传统的行人检测方法在面对密集场景时，常常因目标重叠和遮挡而难以准确识别。为了应对这一挑战，我们启动了这个项目，目的是利用YOLOV8这一先进的深度学习技术，开发一个在密集场景下具有高准确度的行人检测系统。

通过对密集场景下的行人数据集进行深入分析和标注，我们训练了YOLOV8模型，使其能够精确识别并区分密集场景中的行人。这一系统能够实时处理图像数据，即使在目标密集和遮挡严重的情况下，也能提供准确的行人检测结果。

通过这个项目，我们不仅提升了密集场景下行人检测的技术水平，还为城市安全管理、交通监控和智能视频分析等领域提供了强大的技术支持，有助于构建更加智能和安全的城市环境。

基于此项目，设计了一个使用Pyqt5库来搭建页面展示系统。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信度与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标信息列表、位置信息；以及推理用时。本博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

优势

1. 高准确性：YOLOV8模型针对密集场景进行了优化，提高了在复杂环境下的行人识别准确度。

2. 实时性：系统能够快速处理图像数据，提供实时的行人检测结果，适用于需要快速响应的应用场景。

3. 鲁棒性：即使在目标重叠和遮挡的情况下，系统也能保持较高的识别率，显示出良好的鲁棒性。

4. 可扩展性：系统设计考虑了不同规模和复杂度的密集场景，具有良好的可扩展性。

5. 多场景适用：系统不仅适用于城市街道，也能在商场、车站、机场等人流密集的场所发挥作用。

应用前景

1. 公共安全监控：系统可以帮助监控人员快速识别密集场景中的异常行为或事件，提高公共安全。

2. 交通管理：在交通高峰时段，系统可以辅助交通管理部门监控行人流量，优化交通流。

3. 智能视频监控：作为智能视频监控系统的一部分，系统可以自动识别和跟踪行人，用于安全防范。

4. 人群分析：系统可以用于分析人群密度和流动模式，为城市规划和商业分析提供数据支持。

5. 紧急疏散指导：在紧急情况下，系统可以快速识别人群分布，辅助制定疏散计划和指导。

6. 智能交通系统：系统可以集成到智能交通系统中，提高行人过街安全和交通信号控制的智能化水平。

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一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测，同时摄像头可支持内置摄像头和外设摄像头；

2. 可对检测结果进行单独分析，并且显示单个检测物体的坐标、置信度等;

3. 界面可实时显示目标位置、检测结果、检测时间、置信度、检测结果回滚等信息;

4. 支持图片、视频及摄像头的结果保存，将检测结果保持为excel文件；

界面参数设置说明

1. 标签4 摄像头源/相机/网络源；