基于深度学习的人群密度检测系统
简介
本资源文件提供了一个基于深度学习的人群密度检测系统，该系统结合了UI界面、YOLOv5模型以及训练数据集。该系统旨在通过图像、视频或摄像头实时检测人群密度，适用于商场、路口等人流量较大的场所，能够及时发现人群聚集情况并进行智能化提醒和疏导。
功能特点
- UI界面：提供友好的用户界面，支持图片、视频和摄像头的识别检测。
- YOLOv5模型：采用先进的YOLOv5算法，能够快速准确地检测出行人数量。
- 训练数据集：包含用于训练深度学习模型的数据集，确保模型的准确性和可靠性。
- 实时检测：能够实时分析图像或视频流，计算区域内的人群密度。
- 智能化提醒：当人群聚集程度高时，系统能够及时发出提醒，帮助管理人员进行疏导。
使用教程
- 环境配置：确保安装了Python 3.8及所需的依赖包。依赖包的版本详见
requirements.txt文件。 - 模型训练：使用提供的训练数据集进行模型训练，生成最佳模型。
- 界面操作：运行主程序
runMain.py，通过UI界面选择图片、视频或摄像头进行人群密度检测。 - 结果展示：系统将实时显示检测结果，并在图像中标注出行人和密度信息。
文件结构
UI_rec/：包含UI界面的相关文件。models/：包含YOLOv5模型的相关文件。datasets/：包含训练数据集。train.py：用于模型训练的脚本。predict.py：用于预测的脚本。runMain.py：主程序，启动UI界面。
注意事项
- 请确保Python版本为3.8，使用其他版本可能导致程序无法正常运行。
- 在训练模型时，建议根据实际场景调整模型参数，以获得最佳检测效果。
- 界面中的文字、图标和背景图可以在
ConfigUI.config文件中进行修改。
参考资料
本项目的详细介绍和使用教程可参考CSDN博客文章，文章中提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。
通过本资源文件，您可以快速搭建一个基于深度学习的人群密度检测系统，适用于多种场景，帮助提升人群管理的效率和安全性。