基于YOLOv5和DeepSort的地铁实时客流量监测（适合毕设与课设论文参考）.pdf

简介：
本文探讨了利用YOLOv5目标检测算法与DeepSort跟踪算法结合的方法，实现对地铁站内实时客流量的有效监控。该研究旨在为城市轨道交通系统提供一种高效、准确的乘客计数解决方案，并适用于毕业设计和课程设计项目参考。 ### 资源说明 本资源为项目论文的一部分，遵循严格的写作规范、逻辑紧密且用语专业严谨，内容丰富饱满，并具备良好的可读性。非常适合对该领域感兴趣的初学者、工程师、在校师生及毕业生下载使用。 该论文旨在提供学习和借鉴的参考价值，帮助读者了解相关领域的专业知识并启发新的研究思路或项目开发方向。 请注意本资源不包含项目的源代码部分；如需获取，请通过私信联系作者（非免费服务）。 此外，此资源适合用于毕业设计、课程设计等学术任务。但请切记不要完全照搬！ 鼓励下载者深入研读本段落献，并进行多角度思考和分析以充分理解其中的知识点及实验内容。欢迎各位读者就相关话题展开交流学习！ ### 基于YOLOv5与DeepSort的实时地铁客流量检测方案 #### 一、引言 随着我国城市化进程不断加快以及区域经济迅速发展，中国城市的公共交通系统特别是地铁系统的规模和使用量也日益扩大。截至2018年底，在中国大陆中部地区已有超过一百条地铁线路投入运营，并且每日承载着巨大的乘客数量。为了更有效地管理与调度这些服务并提升用户体验，实时准确地统计客流量显得尤为重要。 传统的手工计数方法不仅效率低下而且容易出错，因此利用先进的计算机视觉技术来实现这一目标成为了研究热点之一。 #### 二、背景介绍 ##### 2.1 YOLOv5目标检测算法 YOLOv5是一种高效的目标检测模型，在其前代版本的基础上进行了多项改进以进一步提高速度与准确性。它采用简洁的网络结构，具有强大的适应性，并且通过将图像分割成网格来预测每个网格内的物体类别和位置信息。 与其他复杂的多阶段检测方法（如R-CNN系列）相比，YOLOv5在保证高精度的同时显著提高了处理效率。 ##### 2.2 DeepSort行人跟踪算法 DeepSort是一种常用于视频监控场景下的行人追踪技术。它结合了深度学习特征提取与传统排序算法的优点，在每个帧中首先使用目标检测器（此处为YOLOv5）识别出所有行人的位置，然后通过神经网络获取各个人员的特征向量，并利用匹配算法实现跨时间轴上的连续跟踪。 DeepSort的一个显著优势在于其能够很好地处理遮挡和光照变化等问题，适用于复杂且动态多变的应用场景。 #### 三、系统设计与实施 ##### 3.1 系统架构 本项目基于Python编程语言及PyTorch深度学习框架构建。整个系统主要包括三个核心模块： - **目标检测**：利用YOLOv5算法对视频帧中的行人进行识别； - **特征提取**：从每个被检出的行人体框中抽取关键信息作为后续跟踪的基础； - **行人追踪与计数统计**：运用DeepSort技术完成跨帧匹配，并通过设定阈值来计算穿越指定区域（如黄色警戒线）的人流数量。 ##### 3.2 数据集及模型训练 为了确保系统的准确性和鲁棒性，需要准备大量的地铁监控视频作为训练数据。这些素材应涵盖不同的光照条件、角度和遮挡情况等复杂环境因素。 在PyTorch框架下，通过迁移学习的方式对YOLOv5进行微调以适应特定场景需求，并且还需额外训练一个用于特征提取的神经网络模型。 ##### 3.3 实时处理与结果展示 系统接收来自地铁站的实时视频流数据，在连续的目标检测和行人追踪基础上统计当前客流量情况及进出人数。管理人员可以通过直观的结果界面及时调整运营策略，从而提升整体服务效率。 #### 四、结论 本段落提出了一种基于YOLOv5与DeepSort算法实现的地铁客流监控解决方案，并通过在PyTorch框架上的训练实现了实时性的行人检测和跟踪功能以及准确的人数统计结果。该方法不仅克服了传统人工计数方式存在的低效问题，还提高了复杂环境下小目标识别任务的精度水平。 未来的研究方向可以考虑进一步优化模型架构、引入更多数据增强技术，并探索将此方案应用于更广泛的实际场景中去。