一、数据集介绍

1、数量：9000张图片和对应标签

2、类别：pedestrians（行人）、riders（骑者）和partially_visible_persons（被挡住了一部分的人）共3类

二、训练好的模型介绍

1、基于YOLOv8训练的模型

2、训练轮数：200轮

3、精确率：58.8%

三、完整系统介绍

1、检测：pedestrians（行人）、riders（骑者）和partially_visible_persons（被挡住了一部分的人）共3类

2、图片检测+视频检测+摄像头检测

3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果

4、检测结果保存至本地

5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾

6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变

（特别：额外付费，提供远程操作在你电脑配置环境跑通程序服务）

四、万字设计报告介绍

1、每年限量销售，多篇随机

2、额外付费，提供修改字体段落等学校要求格式服务

密集人群人体检测在公共安全、人群管理、智能监控等领域具有重要的应用价值。传统的人体检测方法主要依赖于人工监控和简单的图像处理技术，效率低下且容易受到主观因素的干扰。随着深度学习和目标检测技术的快速发展，基于深度学习的智能检测系统逐渐成为研究热点。因此，本文研究并设计了基于深度学习的密集人群人体检测系统，主要使用YOLOv8实现人体检测与计数，并基于PyQt5开发了可视化操作界面。该系统能够为公共安全管理人员、场所运营者以及智能监控系统开发者提供高效、准确的人体检测与计数工具，具有重要的现实意义和实用价值。

本文首先介绍了密集人群人体检测技术的发展历程以及深度学习在该领域的应用现状，并对YOLO系列算法进行了详细的综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的完整过程。通过实验，验证了所提系统在不同场景下的人体检测性能，包括检测精度、速度以及模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高检测准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时人体检测与计数的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时密集人群人体检测提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的思路和参考。

源码已经过本人亲自测试，可完美运行