基于Yolov5的人流区域检测平台（含源码）

简介：
本项目提供了一个基于YOLOv5框架的人流区域检测平台，包含详细代码和文档，旨在为用户提供高效、准确的人群密度分析工具。 环境配置包括Yolov5 + Pycharm + PyQt5 + anncanda + Git + Pytorch + cuda + cudnn。 区域人流量统计的应用场景是通过统计特定区域内人员的数量，帮助人们更好地了解管理人员流动情况，适用于购物中心、公共交通站点、景区、学校和企事业单位等场所。在准备数据集时需要从网络或其他途径采集各种类型人群行走的图像，并进行预处理及标注。接着选择合适的目标检测模型并训练该模型以达到最佳效果。 系统实现包括加载视频监控系统的实时数据或监控视频，使用已经训练好的目标检测模型来识别行人位置信息，运用多目标追踪算法跟踪行人的移动轨迹并判断是否越界。根据这些实时分析的结果统计指定时间段内的人流量，并通过开发人机交互界面显示监测画面和历史数据分析结果。