摘要：随着公共空间智能化管理需求不断增加，如何在不依赖人工持续值守的条件下对人员聚集程度和人员间距离进行实时感知，成为计算机视觉在公共安全与场景管理领域的重要应用问题。
内容简介
本文设计并实现一种基于深度学习的实时社会距离智能检测系统。系统以SSD MobileNet为人体检测核心，利用OpenCV DNN完成模型加载、视频解码、图像预处理与推理，在人体目标检测结果基础上提取边界框与底部中心点，并通过透视投影与二维地面距离模型估计人员间的相对空间距离。依据高风险距离小于150 cm、中风险距离为150～200 cm、安全距离大于200 cm的规则完成风险等级判定，并采用红、黄、绿三色框对不同风险状态进行可视化标注。软件层面使用PyQt5构建三栏式图形界面，引入QThread实现视频读取、深度学习推理和界面刷新之间的异步解耦，支持本地视频输入、参数配置、开始、暂停、停止、实时人数统计、FPS状态显示和运行日志等功能。
测试结果表明，系统能够在普通CPU环境下稳定完成视频帧的人体检测、距离判定与可视化展示，典型测试视频中处理速度约为8～10 FPS，具备较好的交互性和工程可用性。本文工作形成了从视频采集、人体检测、空间距离计算、风险分类到界面展示的完整实现链路，可为校园、办公区、候车厅和公共活动区域的人员距离智能分析提供参考。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：38页
字数：15777个字
格式：word（可编辑）
图表：8张图、12张表、10个公式
文档目录
第一章 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外相关研究现状 1
1.3 课题目标与主要内容 2
1.4 论文组织结构 3
第二章 相关技术介绍 4
2.1 深度学习与卷积神经网络基础 4
2.2 SSD目标检测算法 4
2.3 MobileNet轻量化网络 5
2.4 OpenCV与DNN模块 5
2.5 PyQt5与多线程机制 6
2.6 本章小结 7
第三章 系统分析与设计 8
3.1 系统需求分析 8
3.2 系统总体架构设计 8
3.3 系统程序流程设计 9
3.4 人体目标检测设计 10
3.5 距离估计与风险判定设计 10
3.6 数据结构与线程通信设计 11
3.7 本章小结 12
第四章 系统实现 14
4.1 开发环境与工程结构 14
4.2 模型加载实现 14
4.3 视频读取与图像预处理实现 15
4.4 人体检测与边界框解析实现 15
4.5 底部中心点与距离计算实现 15
4.6 风险聚合与可视化实现 16
4.7 PyQt5三栏界面实现 16
4.8 多线程检测实现 17
4.9 统计信息与FPS计算实现 18
4.10 参数校验与异常处理 18
4.11 本章小结 20
第五章 系统测试 21
5.1 测试目的与测试环境 21
5.2 功能测试 21
5.3 实时检测结果展示 22
5.4 性能测试 25
5.5 场景测试与结果分析 26
5.6 系统局限性分析 26
5.7 本章小结 27
第六章 总结与展望 29
6.1 工作总结 29
6.2 收获与体会 29
6.3 不足与改进方向 30
6.4 展望 31
参考文献 32
致谢 33
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作者信息
原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：AI-38-P
原创声明：本项目为原创作品
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