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摘要

随着计算机视觉技术的快速发展，智能监控系统在公共安全、智慧城市等领域的应用日益广泛。行人检测与追踪作为其中的关键技术，能够有效提升监控系统的自动化水平与实时性。传统方法依赖手工特征提取，检测精度和鲁棒性不足，难以应对复杂场景中的遮挡、光照变化等问题。深度学习技术的兴起为行人检测提供了新的解决方案，尤其是基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，以其高效性和准确性成为研究热点。本论文聚焦于结合Python、YOLO和OpenCV构建的行人检测与追踪系统，旨在实现高精度、实时的行人识别与轨迹分析，为智能监控、行为分析等场景提供技术支持。

本研究采用YOLOv5作为核心检测模型，利用其轻量级网络结构和高效推理能力，在公开数据集（如COCO、MOT）上进行预训练与微调。系统通过OpenCV实现视频流的实时处理，结合DeepSORT算法完成多目标追踪，有效解决行人遮挡和ID切换问题。平台功能包括实时检测框绘制、轨迹可视化、行人计数及速度估计，并支持多摄像头输入与结果导出。实验表明，系统在准确率（mAP）和帧率（FPS）上均达到实用水平，可作为毕设、课设或实际项目的参考方案。

数据表

行人检测记录表

系统运行过程中自动记录检测结果，包括时间戳、位置信息和置信度等。该表主键为检测记录的唯一标识符，存储每次检测的核心数据，结构如表3-1所示。

追踪轨迹表

记录多目标追踪的轨迹信息，主键为轨迹ID，关联检测记录表以实现数据分析。

系统日志表

记录平台运行状态与异常信息，支持故障排查与性能分析。

博主介绍：

在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我Python+YOLO OpenCV行人检测与追踪系统识别平台源码【适合毕设/课设/学习】深度学习+数据集（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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