基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的人群密度检测系统（深度学习模型+UI界面+训练数据集）

摘要：开发人群密度检测系统对于公共安全等领域具有关键作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个人群密度检测系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的界面。

系统能够精准检测人群密度，支持通过图片、图片文件夹、视频文件及摄像头进行检测，包含柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数和结果可视化等功能。还设计了基于SQLite的用户管理界面，支持模型切换和UI自定义。本文旨在为深度学习初学者提供实用指导，代码和数据集见文末。本文结构如下：

文章目录

前言
1. 数据集介绍
2. 系统界面效果
3. YOLOv8算法原理
4. 代码简介
- 4.1 模型预测
- 4.2 模型训练
- 4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
- 4.4 代码实现
5. 人群密度检测系统实现
- 5.1 系统设计思路
- 5.2 登录与账户管理
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6. 总结与展望
结束语

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基于深度学习的人群密度检测系统演示与介绍（YOLOv8/v7/v6/v5模型+UI界面+训练数据集）

前言

在当今社会，随着城市化进程的加速和大型活动的频繁举办，如何有效管理和控制人群密度，以确保公共安全和秩序，已成为一个亟待解决的问题。人群密度检测系统，作为一种利用先进的计算机视觉技术实时监控和分析人群流量的解决方案，因其在公共安全、交通管理、城市规划等领域的广泛应用而显得尤为重要。这种技术能够提供实时的人群密度数据，帮助管理者做出快速决策，从而有效预防和减轻拥挤带来的安全风险和经济损失。

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随着人工智能和深度学习技术的快速发展，特别是YOLO¹系列算法（You Only Look Once）的持续进化，人群密度检测的准确性和效率得到了显著提升。从YOLOv5²到最新的YOLOv8³，每一次迭代都在检测速度、准确性以及模型的通用性上有了新的突破。此外，与此相关的技术如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等也在不断地优化和改进中，为处理复杂的人群密度检测场景提供了强大的技术支持。

此外，其他深度学习算法如Mask R-CNN、DeepSORT等也在人群检测和跟踪方面取得了重要进展。这些算法能够在复杂的监控场景中实现高精度的人群计数和行为分析，为公共安全和城市管理提供了有力的技术支撑。

在数据集方面，从传统的UCF_CC_50、ShanghaiTech到最近的NWPU-Crowd和JHU-CROWD++，数据集的规模和多样性都有了显著提高。这些数据集不仅包含了不同场景和密度的人群图片，还提供了详细的标注信息，为算法的训练和评估提供了宝贵的资源。随着数据集的不断丰富，人群密度检测算法能够更好地适应各种复杂场景，提高了模型的泛化能力和实用性。

尽管如此，人群密度检测仍然面临诸多技术挑战。例如，在极度拥挤的场景中，由于遮挡和视角的变化，准确地检测和计数变得异常困难。此外，如何实现实时的人群密度检测，以便于在公共安全等应急场合迅速响应，也是一个亟待解决的问题。未来的研究可能会更多地集中在提高算法的鲁棒性和实时性，以及开发更加高效的模型压缩和加速技术，使得人群密度检测系统能够在资源有限的设备上运行，满足实际应用的需要。

本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个人群密度检测系统，展示系统的界面效果，详细阐述其算法原理，提供代码实现，以及分享该系统的实现过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：

采用最先进的YOLOv8算法进行人群密度检测，并进行算法效果对比：本博客不仅引入了尖端的YOLOv8算法来实现高效准确的人群密度检测，还细致对比了YOLOv7⁴、YOLOv6⁵、YOLOv5等早期版本在人群密度检测方面的性能。这一比较研究提供了深入的洞见，揭示了YOLOv8在处理速度、准确性和可靠性方面的显著优势，为未来的研究方向和实践应用指明了方向。
利用PySide6实现的人群密度检测系统：通过采用PySide6库，本文展示了如何开发一个具有良好用户界面的人群密度检测系统。这种设计思路不仅提高了用户交互体验，也使得YOLOv8算法的应用更加直观和便捷，从而促进了人群密度检测技术的普及和实际应用。
集成登录管理功能，增强系统安全性和个性化：引入登录管理功能，不仅提高了系统的安全性，也为将来添加更多个性化功能铺平了道路。这种设计增加了系统的实用性和灵活性，为用户提供了更为安全和定制的使用体验。
对YOLOv8模型进行的深入研究：本博客对YOLOv8模型的性能进行了全面的研究，包括精度、召回率等关键性能指标的评估，以及模型在不同环境和条件下的表现分析。这些研究成果不仅加深了对YOLOv8算法的理解，也为算法的进一步优化和改进奠定了坚实的基础。
提供完整的数据集和代码资源包：为了促进YOLOv8及其前版本在人群密度检测应用中的广泛理解和应用，本博客提供了包括训练和测试所需的详细数据集及完整代码实现的资源包。这些资源的开放访问性确保了研究和实践社区能够轻松复现本文的实验结果，并在此基础上展开更深入的研究和开发工作。

1. 数据集介绍

在本博客中，我们将深入探讨一个为人群密度检测系统设计的数据集，该数据集共计10,429张图像，精心划分为8,091张训练集、1,558张验证集以及780张测试集图像。这种划分策略旨在为模型的训练、验证和最终的性能评估提供坚实的数据支持。数据集中的图像涵盖了各种场景，包括但不限于室内、室外、交通工具内部及人流密集的公共场所，涉及的多样化背景和光照条件，意在提高模型在实际应用中的鲁棒性。

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对于图像的预处理，我们进行了自动的方向校正，并移除了图像的EXIF方向信息，以消除由于不同摄像设备造成的方向不一致问题，确保数据输入的一致性。在图像尺寸方面，所有图像被统一调整至640x640像素，以满足现代目标检测算法对输入尺寸的要求，同时加快模型训练和推理的速度。数据增强是任何深度学习项目的关键步骤，本数据集中的图像随机进行了50%的概率水平翻转，以增强模型对于图像方向变换的不变性，这是考虑到在真实世界场景下，行人的朝向是多变的。

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本数据集的所有图像均标记有行人的精确边界框，用以训练目标检测模型。通过对数据集的深入分析，我们观察到几个关键特征。首先是边界框宽高比的分布情况，大部分行人的边界框在垂直方向上较为延伸，这与人类行走时的身形有关。这种统计信息对于设计检测器时考虑特定形状的先验是有价值的。其次，边界框中心点分布密集于图像中心区域，暗示了行人倾向于出现在图像的中央位置，这对于调整目标检测算法的注意力焦点至关重要。最后，边界框尺寸分布表明数据集具有多样的行人尺寸，这确保了模型能够检测到不同距离和角度的行人。博主使用的类别代码如下：

Chinese_name = {'person': "行人"}

综上所述，我们的数据集不仅在数量上充足，而且在质量上经过精心的处理，旨在确保人群密度检测系统的高性能。通过对数据集的深度分析，我们对模型训练过程中可能遇到的挑战有了充分的准备，同时也为模型优化和评估提供了丰富的信息。

2. 系统界面效果

系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

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（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行人群密度检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

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（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8/v5模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

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（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

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3. YOLOv8算法原理

在我们深入研究的人群密度检测系统中，采用的是YOLOv8算法，这是一种尖端的目标检测算法，代表了YOLO系列算法的最新进展。YOLO的名称代表“You Only Look Once”，意指其设计理念是通过一次前向传播就能对图像进行实时且准确的目标检测。与之前版本的YOLO算法相比，YOLOv8在多个关键方面进行了改进，实现了更高的检测速度与准确率，特别是在处理复杂的人群密度场景时，展现了卓越的性能。

YOLOv8算法的架构遵循了“三合一”原则，即包含Backbone（主干网络）、Neck（连接部分）和Head（检测头）三个部分。这种结构的设计使得YOLOv8可以高效地提取和利用图像特征，从而在目标检测任务中达到高准确度。首先是Backbone部分，YOLOv8采用了CSP（Cross Stage Partial networks）结构，这一设计允许算法在不同的网络阶段交叉连接，CSP结构能够有效减少计算量，并且能够提高特征传递的效率。通过CSP，YOLOv8在维持高准确度的同时，还减少了计算成本，使得检测过程更加高效。

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接下来是Neck部分，YOLOv8利用多尺度特征融合的策略来增强检测的准确性。多尺度特征融合能够帮助模型捕获不同大小的目标，这在人群密度检测中尤为关键，因为在一张图像中，行人可能会因远近不同而呈现出不同的大小。通过这种方法，YOLOv8能够在不同层级上捕获行人的特征，无论是近处的还是远处的，都能被有效地检测出来。

最后是Head部分，YOLOv8通过这一部分进行最终的目标检测和分类。在这一阶段，算法会对前两部分提取和融合的特征进行解析，然后输出每个目标的类别、位置和大小。这一过程中，YOLOv8采用了最新的目标检测技术，如锚点框优化、损失函数改进等，以提高模型在检测行人时的准确性和可靠性。

YOLOv8还引入了自适应标签分配（adaptive label assignment）机制，这是一种更智能的训练策略。传统的目标检测算法中，通常会预设固定的锚点来预测目标框，但这种方法往往不能最优地适应不同的目标尺寸和形状。自适应标签分配技术能够根据目标的实际特征，动态调整锚点，使得模型在训练过程中学习到更加准确的目标定位。

另一个值得注意的技术进步是YOLOv8算法的AutoML技术，这进一步优化了模型结构和超参数。通过自动化的方法进行模型架构搜索和超参数优化，YOLOv8能够自适应地寻找到适合特定数据集和任务需求的最佳模型结构。这不仅减少了人为选择偏见，而且显著提高了模型效能和泛化能力。

4. 代码简介

在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行人群密度检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。

import cv2  
from ultralytics import YOLO

接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。

model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))

然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。

img_path = abs_path("test_media/as1.jpg")
image = cv_imread(img_path)

在读取了图像文件之后，将图像大小调整为850x500，并对图像进行预处理，就可以使用模型进行预测了。

image = cv2.resize(image, (850, 500))
pre_img = model.preprocess(image) 
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)

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4.2 模型训练

在本博客中，我们将深入探讨如何利用先进的深度学习模型YOLOv8，构建一个高效精准的人群密度检测系统。我们将从头开始，逐步解析涉及到的代码片段，分享如何准备环境、加载模型以及执行训练等关键步骤。

我们首先导入了操作系统接口模块os，深度学习库torch，以及用于处理YAML文件的yaml模块。ultralytics库中的YOLO类是我们将要使用的预训练模型。接着，使用torch.cuda.is_available()检查系统是否支持CUDA，以便利用GPU加速训练过程。如果支持，device变量被设置为使用CUDA设备，否则默认使用CPU。

import os

import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

在这段代码中，workers变量指定了用于数据加载的工作进程数，而batch变量设置了批处理大小，即每次输入模型的图像数量。data_name是数据集的名称，它被用于构造YAML配置文件的路径。然后，abs_path函数被用来获取这个配置文件的绝对路径，并且使用os.path模块的功能替换了路径分隔符，以适应不同操作系统的路径规则。

workers = 1
batch = 8

data_name = "Pedestrian"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)')

随后，我们读取YAML配置文件，这个文件包含了训练模型时需要的关键信息，例如数据集的路径、类别标签等。之后，我们更新了配置文件中的路径项，并将修改后的配置数据写回文件，确保了模型训练时可以正确访问到数据集。

# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    # 将修改后的数据写回YAML文件
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

最后，我们加载了YOLOv8模型，然后调用其train方法开始训练过程。在这个方法中，我们传入了之前准备好的数据路径、设备类型、工作进程数、图像尺寸、训练周期数以及批次大小等参数。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

在人群密度检测领域，对训练过程的损失函数进行分析是至关重要的。它不仅反映了模型学习的状况，还指示了模型的性能可能存在的问题。

首先，观察训练和验证过程中的box_loss（边界框损失），我们可以看到在训练和验证阶段损失函数值都呈下降趋势，这表明模型在不断学习如何更准确地预测目标的位置。损失值的下降说明模型的预测框越来越接近真实的标注框。cls_loss（分类损失）反映了模型对于目标类别的识别能力，其持续的下降趋势表明模型在类别识别方面的性能也在不断提升。dfl_loss（方向分类损失）是一个衡量模型对目标方向分类准确性的指标，图中所示的下降趋势表明模型在识别目标方向上也越来越准确。

在性能指标方面，precision和recall是衡量模型性能的两个重要指标。precision（精确度）指标表现了模型预测正确的正样本占所有预测为正样本中的比例，而recall（召回率）表现了模型预测正确的正样本占所有真实正样本的比例。从图中可以看到，两个指标随着训练过程均呈现上升趋势，说明模型在识别和定位目标方面的能力有了显著提高。

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mAP50和mAP50-95是衡量目标检测模型整体性能的综合指标，mAP50关注于IoU（交并比）阈值为50%时的平均精度，而mAP50-95则是在IoU阈值从50%至95%的范围内，平均精度的平均值。图中显示的两个mAP指标都随着训练过程有了稳步的提升，这进一步证实了模型对于不同IoU阈值下的鲁棒性。特别是在mAP50-95的表现上，即使在更为严格的IoU阈值下，模型也能保持较好的性能，这对于实际应用来说尤为重要，因为它意味着模型在各种不同的场景和条件下都能保持高水准的表现。

在对深度学习模型进行性能评估时，F1分数是一个关键指标，它综合了模型的精确度（precision）和召回率（recall）两个方面。F1分数是精确度和召回率的调和平均，可以更全面地反映模型的性能，特别是在类别不平衡的数据集中。它的最佳值为1，最差值为0。

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我们可以看到，随着置信度阈值的增加，F1分数先是迅速上升并在某一点达到峰值，随后随着置信度阈值的继续增加而下降。这是因为当置信度较低时，模型会将更多的对象标记为正样本，这可能会增加真正例的数量，但同时也会导致更多的假正例，从而影响精确度。当置信度阈值提高时，模型会变得更为严格，只有那些模型非常确信的对象才会被标记为正样本，这会提高精确度，但同时也可能遗漏一些真正例，影响召回率。因此，存在一个最佳的置信度阈值，能够平衡模型的精确度和召回率，从而得到最高的F1分数。此外，曲线在接近1的置信度阈值时急剧下降，这反映了在极高的置信度阈值下，模型的召回率降低，即模型错过了更多的正样本，这在实践中往往不可取，因为它可能导致漏检。

图中显示，最佳F1分数为0.89，出现在置信度阈值为0.362时。这表示在这个置信度阈值下，模型取得了精确度与召回率之间的最佳平衡。如果置信度阈值设置得过低，模型可能会产生过多的假正例，而置信度阈值设置得过高，则可能导致错过一些真正例。因此，在实际应用中选择合适的置信度阈值对于模型性能至关重要。

通过F1-Confidence曲线图的分析，我们可以对模型的性能有一个更准确的认识，并据此调整我们的置信度阈值，以便在实际应用中达到更好的检测效果。在进行目标检测任务时，如人群密度检测或车辆类型识别等，合理选择置信度阈值并优化F1分数，对于提高模型的实用性和可靠性至关重要。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：
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本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在人群密度检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.940	0.941	0.940	0.942
F1-Score	0.89	0.89	0.89	0.89

（3）实验结果分析：

在本节中，我们将深入分析并比较在同一数据集上应用不同版本的YOLO算法——YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n——的性能表现。评估标准采用了两个核心的度量指标：平均精度均值（mAP）和F1-Score。这两个指标广泛用于目标检测领域，以衡量模型在识别任务中的准确性和鲁棒性。

从实验数据中可以看出，所有版本的YOLO模型在mAP指标上表现非常接近，其中YOLOv8n以0.942的mAP略高于其他模型，表明它在整体上对于检测任务的平均准确度最优。而mAP是目标检测中评价模型性能的重要指标，它计算了不同阈值下的平均准确度，能够综合反映出模型检测准确性的整体情况。

在F1-Score上，四个模型均达到了0.89的评分，这显示了在精确度和召回率的平衡方面，各版本的YOLO模型均有出色的表现。F1-Score作为精确度（模型预测正确的正例占所有预测为正例的比例）和召回率（模型预测正确的正例占所有真实正例的比例）的调和平均，是一个很好地反映模型二者兼顾能力的指标。

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尽管在数值上各个版本的性能提升并不显著，但从YOLOv5nu到YOLOv8n，每个新版本的YOLO通常都会引入新的架构改进或者训练技巧，如更有效的特征提取网络、更精细的损失函数调整或更高效的训练流程等。即使在F1-Score和mAP上的提升不是特别巨大，这些微小的进步也可能在实际应用中，尤其是在处理特别复杂或者具有挑战性的数据集时，表现出额外的性能优势。

总体而言，这四个模型在相同的数据集上展现了紧密相连的性能表现，但YOLOv8n的细微领先可能是由于算法架构和训练流程上的最新优化。这些实验数据为我们提供了重要的信息，说明在目标检测领域，即使是小的进步也值得关注，因为它们可能意味着算法在特定情况下的重要性能提升。在选择模型时，我们不仅需要考虑整体性能指标，还要考虑实验条件、模型复杂度、运行效率和实际应用需求等因素，以确定哪个版本的YOLO最适合特定的应用场景。

4.4 代码实现

在智能视频监控和分析领域，快速而准确的目标检测技术是至关重要的。本次博客分享的是如何使用YOLOv8模型进行人群密度检测的一个完整的Python示例。我们将展示如何加载预训练的YOLOv8模型，对图像进行处理，并在图形用户界面（GUI）中实时显示检测结果。

（1）引入必要的库
首先，我们导入了处理图像和GUI所需的各种模块。OpenCV库被用来处理图像，QtWidgets和QtCore用于创建和管理GUI。随后，我们通过YOLOv8Model模块加载了预训练的YOLOv8模型，为即将进行的图像检测工作准备好了工具。

import random  # 导入random模块，用于生成随机数
import sys  # 导入sys模块，用于访问与Python解释器相关的变量和函数
import time  # 导入time模块，用于处理时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox  # 从QtFusion库中导入cv_imread和drawRectBox函数，用于读取图像和绘制矩形框
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库中的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于加载YOLOv8模型并进行目标检测
from datasets.Pedestrian.label_name import Label_list

QF_Config.set_verbose(False)

（2）初始化模型
在加载模型和创建窗口类的过程中，我们首先初始化了一个YOLOv8检测器实例，并加载了预先训练好的模型权重。这一步骤是关键的，因为它为后续的图像检测奠定了基础。

cls_name = Label_list  # 定义类名列表
colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))]  # 为每个目标类别生成一个随机颜色

model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型

（3）设置主窗口
在构建图形用户界面的过程中，定义了一个MainWindow类，它继承自QMainWindow类。通过设置窗口的大小和创建一个标签来展示图像，为用户提供了直观的视觉反馈。此外，通过重载keyPressEvent方法，允许用户通过按键操作来控制程序，比如按Q键退出应用。

class MainWindow(QMainWindow):  # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类
    def __init__(self):  # 定义构造函数
        super().__init__()  # 调用父类的构造函数
        self.resize(640, 640)  # 设置窗口的大小
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象
        self.label.setGeometry(0, 0, 640, 640)  # 设置QLabel的位置和大小

    def keyPressEvent(self, event):  # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件
        if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的是Q键
            self.close()  # 关闭窗口

（4）主程序流程
在主函数中，我们初始化了应用程序和MainWindow对象。选择了一个测试图像，并使用OpenCV的功能对其进行读取和调整大小，以适应GUI中的展示。接着，将图像传入YOLOv8模型进行预处理，预处理是确保图像格式和大小符合模型输入要求的重要步骤。

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象

img_path = abs_path("test_media/set00_set08-occ_84.jpg") 
image = cv_imread(img_path)  # 使用cv_imread函数读取图像

image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 将图像大小调整为850x500
pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理

在调用模型的predict方法后，我们得到了预测结果。这里不仅记录了推理时间，还通过model.postprocess方法对检测结果进行了进一步处理。处理后的结果包括类别、边界框、置信度等信息，这些信息用于在图像上绘制相应的边界框和标签，其中标签包括了类别和置信度。随机生成的颜色列表为每个检测到的类别提供了独特的视觉标识。

t1 = time.time()  # 获取当前时间（开始时间）
pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测
t2 = time.time()  # 获取当前时间（结束时间）
use_time = t2 - t1  # 计算预测所用的时间

det = pred[0]  # 获取预测结果的第一个元素（检测结果）

# 如果有检测信息则进入
if det is not None and len(det):
    det_info = model.postprocess(pred)  # 对预测结果进行后处理
    for info in det_info:  # 遍历检测信息
        # 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID
        name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']
        label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 创建标签，包含类别名称和置信度
        # 画出检测到的目标物
        image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在图像上绘制边界框和标签

print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所用的时间
window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像
# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

最终，检测后的图像通过dispImage方法显示在GUI中。整个示例不仅展示了如何使用YOLOv8模型进行高效的目标检测，还提供了丰富的代码细节，让读者能够了解在实际应用中部署此类技术的具体步骤。

5. 人群密度检测系统实现

在实现一款实时人群密度检测系统时，我们旨在创造一个既直观又功能强大的用户界面，使用户能够轻松地进行复杂的图像处理和分析。整个系统的设计是围绕着如何高效地处理和展示来自高级YOLOv8目标检测模型的数据。此外，系统也被设计为能够灵活地适应未来的技术发展和新功能的集成。

5.1 系统设计思路

系统的核心是MainWindow类，它是整个应用程序的控制中心。在这个类中，我们整合了图像处理、模型预测和结果展示的所有功能。
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架构设计
我们的系统设计思路以三层架构为核心：处理层、界面层和控制层。在我们的系统设计中，重点放在了确保各个组件能够协同工作，同时保持足够的模块独立性，以便于未来的维护和升级。

处理层（Processing Layer）：在处理层，我们利用了预训练的YOLOv8模型来处理复杂的图像分析任务。通过YOLOv8Detector类，系统能够实时识别视频或图像中的人群，并准确给出密度数据。这一层的工作对用户来说是透明的，但它是系统能够提供准确结果的关键。
界面层（UI Layer）：在界面层，我们设计了一套直观的用户界面，包括各种按钮、标签和表格，以便用户可以轻松上传图像、开始检测任务，并查看结果。UI层的设计充分考虑了用户的操作习惯和视觉体验，旨在减少操作复杂性，提高工作效率。
控制层（Control Layer）：控制层则是连接用户操作和系统响应的枢纽。通过MainWindow类的槽函数和其他方法，控制层负责解释用户的每次点击或选择，并转化为具体的命令，如启动检测、展示结果等。这一层确保了用户的每个操作都能得到系统的及时响应，无论是开始一项新的检测任务，还是调整设置以适应不同的检测需求。

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通过精心设计的架构，我们的系统不仅能够为用户提供快速准确的人群密度检测服务，也为研究人员提供了一个易于使用的平台，以进行更深入的分析和研究。随着技术的发展，这一平台也预留了足够的灵活性，以集成更多先进的算法和工具，保证了长期的可持续性和扩展性。

系统流程
在本篇博客中，我们构建了一个高度集成和用户友好的应用程序。这一程序的核心是MainWindow类，它不仅作为应用的心脏，负责初始化界面和配置参数，还为用户提供了一个直观的操作平台。

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当用户启动应用程序时，MainWindow实例化并迅速搭建起一个操作环境，将复杂的后端处理流程与前端的简洁界面无缝对接。
应用程序提供了一个清晰的界面，使用户能够轻松地选择输入源，无论是实时摄像头捕捉的画面、已录制的视频文件还是单张静态图片。这种灵活性允许用户根据实际需求和场景自由选择最合适的数据输入方式。一旦输入源被确定，系统就会启动媒体处理器来适配和优化输入数据，为后续的图像处理和分析打下基础。
当媒体输入源就绪后，系统进入了持续的图像处理循环，包括预处理、检测与识别、以及界面更新三个关键阶段。在预处理阶段，每一帧图像都经过调整和优化以匹配YOLOv8模型的输入标准，确保输入数据的质量。接下来，在检测与识别阶段，优化后的图像送入深度学习模型进行精准的人群检测，模型凭借其高级算法精确地识别出图像中的人群并标注相关信息。
随着检测结果的生成，界面会实时反映出最新的信息。检测到的目标将以边框形式直观展示，同时，系统会实时更新，提供关于人群密度的统计数据和图表。此外，用户界面设计了多种交互操作，用户可以轻松保存结果、查询系统信息，甚至对检测结果进行过滤和深入分析。

此外，用户还能控制媒体的播放状态，可以随时开始或暂停视频播放和图像分析，使得用户能够在需要时对数据流进行实时监控。整个设计思路旨在为用户提供一个高效、直观且功能丰富的操作环境，以应对各种复杂的人群密度检测任务，无论是在商业零售、交通管理还是安全监控领域，都能满足用户对于高效、准确目标检测的需求。

5.2 登录与账户管理

在我们精心设计的人群密度检测系统中，一个安全且用户友好的登录和账户管理机制起着至关重要的作用。它不仅为用户提供了一个保护隐私的个人空间，而且通过一系列定制功能，增强了用户体验。利用PySide6创建的图形界面和背后的SQLite数据库，我们构建了一个稳固的账户管理框架，它支撑起了注册、密码管理、个性化设置等一系列用户操作。

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当用户第一次使用系统时，可以通过简洁明了的用户注册界面创建新账户。注册过程中，用户可以自定义密码，甚至上传个性化头像，这些细节都旨在提供一个更为个性化的用户体验。一旦注册完成，用户就可以利用自己的账户信息登录系统，开始进行人群密度检测工作。

账户管理系统的设计考虑到了实际使用的便利性。在用户登录后，系统提供了多种账户设置选项。用户可以随时更改密码，更新头像，或者在必要时注销账户。所有这些操作都可以在登录界面轻松完成，无需进入系统的其他部分。此外，如果用户忘记密码，还可以通过我们设计的密码找回功能重新设置密码，保障了用户账户的安全性。

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系统中还融入了对个性化设置的支持，用户在登录后的个人空间中，能够管理自己的检测历史和设置。无论是保存检测的照片和视频，还是配置检测参数，用户都能在这个独立的空间中进行。这不仅使得用户的工作流更为高效，也为个性化需求提供了可能。

此外，我们的系统能够导入和运用各类先进的深度学习模型，进行精确的多目标检测与识别。无论是静态图像，视频文件，实时摄像头捕获的画面，还是批量输入的文件，系统都能够实时处理并精确标注结果，同时在主界面实时显示包括检测框、类别及置信度等信息。这一全方位的功能设计，确保了用户在各种实时目标检测场景下的使用需求得到充分满足，不仅提高了工作效率，也极大地丰富了用户体验。

下载链接

若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

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完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV166421c7wv/

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在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

6. 总结与展望

在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的实时人群密度检测系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的人群密度检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

结束语

由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

Fang W, Wang L, Ren P. Tinier-YOLO: A real-time object detection method for constrained environments[J]. IEEE Access, 2019, 8: 1935-1944. ↩︎
Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ↩︎
Terven J, Cordova-Esparza D. A comprehensive review of YOLO: From YOLOv1 to YOLOv8 and beyond[J]. arXiv preprint arXiv:2304.00501, 2023. ↩︎
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