基于OpenCV的景区客流量识别统计系统

系统介绍

随着旅游业的快速发展，景区客流量管理成为提升运营效率与游客体验的关键。本文设计并实现了一种基于OpenCV的景区客流量识别统计系统，该系统采用YOLOv5目标检测算法结合DeepSORT多目标跟踪技术，实现对景区人流的实时检测、跟踪与统计分析。系统通过优化网络结构和参数配置，提升了小目标检测精度，并设计了区域计数算法，支持特定区域的人流统计。测试结果表明，系统在1080P分辨率下处理速度达25FPS，平均检测准确率为92.3%，能够有效辅助景区管理者优化资源配置、预警客流高峰，并为安全管理提供数据支持。

开发环境

OpenCV

编程语言：Python

UI框架：Pyqt

编译工具：idea或者eclipse，jdk1.8，maven

支持定做：java/php/python/android/小程序/vue/爬虫/c#/asp.net

系统分析

景区客流量识别统计系统的功能用例图，展示了系统的主要功能模块和它们之间的关系。系统以管理员作为主要用户，功能架构分为三大模块：

数据输入管理模块负责处理所有输入源，包括导入视频文件功能、打开摄像头进行实时采集，以及选择模型文件用于后续的识别处理，参数设置模块允许管理员调整系统的关键参数，主要包括调整NMS阈值和设置置信度两个重要配置项，这些参数直接影响着检测的精确度和系统性能，系统的核心功能体现在检测与统计模块中，它通过一个连续的处理流程实现功能：首先进行实时目标检测，然后进行人员ID跟踪（通过include关系表明这是检测过程的必要组成部分），最终完成客流量统计。这种包含关系（include）表明这是一个紧密相连的处理链。

结果展示模块提供了多种可视化功能，包括显示检测框用于标识识别到的目标、显示目标ID进行个体跟踪、展示统计数据表格进行数据汇总，以及查看目标位置信息等功能。这些功能共同为管理员提供了全面的监控和分析能力，整个系统的设计充分考虑了实际应用场景的需求，通过这些功能模块的有机组合，实现了从数据采集到结果展示的完整工作流程

系统实现

景区客流量识别系统的主界面，采用了左侧控制面板和右侧视频显示区的布局设计。在左侧控制面板顶部设置了数据输入区域，提供了多种输入方式的快捷按钮，包括文件导入、摄像头调用等功能。功能区域部分提供了多个工具按钮，方便用户进行不同操作的快速切换。系统支持模型选择功能，当前默认使用yolov5s.pt模型进行目标检测。为了优化检测效果，界面集成了两个关键参数的调节滑块：NMS的IOU阈值和置信度阈值，均可通过滑动条进行精确调整，默认值都设置为0.50。在控制面板的下半部分设置了检测结果显示区域，包括总数和监测区域数量的实时统计，以及详细的目标ID列表展示。右侧的主显示区域用于展示实时的视频流和检测结果，底部配备了视频控制按钮，方便用户控制视频的播放和暂停。整个界面设计注重实用性和易操作性，为用户提供了直观的人流量监测和分析工具。

目 录

基于OpenCV的景区客流量识别统计系统

摘  要

Abstract

目 录

第1章  绪论

1.1 项目研究的背景

1.2开发目的和意义

1.3国内外研究现状

第2章 相关技术与理论

2.1卷积神经网络

2.2深度学习的目标检测算法

2.3YOLO系列算法

第3章  系统开发工具

3.1 Python编程语言

3.2 YOLO

3.3 pyqt5框架介绍

3.4 openCV

第4章 系统总体设计

4.1 系统架构设计

第5章 系统功能实现

5.1登录模块的实现

5.2系统界面

5.3检测统计模块

5.4指定区域监测统计模块

第6章 系统测试

6.1 测试定义

6.2 测试目的

6.3 测试方案

6.4 系统分析

第7章 总结

参考文献

致  谢