摘要

随着计算机视觉技术的快速发展，行人检测与追踪在安防监控、智能交通、人机交互等领域具有广泛的应用前景。传统的行人检测方法依赖于手工提取特征，如HOG（方向梯度直方图）和SIFT（尺度不变特征变换），但这类方法在复杂场景下的鲁棒性较差，难以适应光照变化、遮挡和多尺度目标等问题。近年来，深度学习技术的兴起为解决这些问题提供了新的思路。基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）系列，因其高效性和准确性成为研究热点。此外，OpenCV作为开源的计算机视觉库，为图像处理和实时检测提供了强大的支持。本课题旨在结合深度学习与计算机视觉技术，构建一个高效、准确的行人检测与追踪系统，以满足实际场景的需求。

本研究采用YOLOv5作为核心检测模型，利用其单阶段检测架构实现高实时性的行人检测。系统通过OpenCV进行视频流的读取与预处理，结合深度学习模型完成目标检测与追踪任务。数据集采用公开的行人检测数据集（如COCO、CityPersons）进行训练与测试，确保模型的泛化能力。系统功能包括实时行人检测、多目标追踪、行人计数及轨迹可视化。通过改进的DeepSORT算法实现多目标追踪，结合卡尔曼滤波和匈牙利算法优化追踪稳定性。实验结果表明，该系统在复杂场景下具有较高的检测准确率和实时性能，为实际应用提供了可靠的技术支持。关键词包括：行人检测、YOLOv5、深度学习、OpenCV、目标追踪。

数据表

在行人检测与追踪系统中，数据表的设计用于存储模型训练、检测结果及系统配置信息。表3-1为检测记录表，存储每次检测的时间、坐标及置信度等关键信息；表3-2为模型参数表，记录训练过程中的超参数和性能指标；表3-3为系统日志表，保存运行时的状态和错误信息。

表3-1 检测记录表（DetectionRecord）

表3-2 模型参数表（ModelConfig）

表3-3 系统日志表（SystemLog）

博主介绍：

🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
📊 影响力数据
全平台粉丝突破30万+ 成功指导完成毕业设计项目1000+个 发表原创技术深度文章200+篇 GitHub开源项目累计获得5K+星标认可

🎯 专业服务
提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。

系统介绍：

【毕业设计】Python+YOLO+深度学习 OpenCV行人检测与追踪系统检测平台源码+数据集+论文+部署文档，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！