基于深度学习的实时社交距离智能监控系统设计与实现

摘要：随着全球公共卫生事件的频发，社交距离管理成为疫情防控的重要手段。本文设计并实现了一个基于深度学习的实时社交距离智能监控系统，用于自动检测和识别视频中违反安全距离规定的行为。

项目概览

项目简介

系统采用MobileNetSSD目标检测模型进行人员检测，通过计算检测目标质心之间的欧式距离来判断是否违反社交距离规定。为提升用户体验，开发了基于PyQt5的图形化界面，实现了视频文件的实时处理、参数动态调整、统计数据可视化等功能。系统支持置信度阈值和距离系数的灵活配置，能够适应不同场景的监控需求。

实验结果表明，该系统能够准确识别视频中的人员并实时标注违规行为，处理速度满足实际应用需求。系统采用绿色边框标识保持安全距离的人员，红色边框标识违规人员，直观显示违规统计信息。同时，系统具有良好的可扩展性，可应用于商场、地铁站、机场等公共场所的智能监控。

本研究为公共卫生安全管理提供了一种自动化、智能化的技术解决方案，对于提升疫情防控效率、减少人工监控成本具有重要的实用价值。

系统架构

本系统采用表示层、业务逻辑层和数据处理层三层架构。表示层基于 PyQt5 实现视频选择、参数设置、实时预览和结果展示；业务逻辑层通过 QThread 与 Qt 信号槽机制实现界面与视频分析任务的异步处理；数据处理层采用 MobileNetSSD 完成人员检测，并基于目标质心间的欧式距离判断社交距离，对风险目标进行标记与统计。系统支持置信度阈值和距离系数动态调整，具有良好的扩展性和场景适应能力。

图1 系统架构图

技术创新

创新点1：基于质心距离矩阵的智能违规判定算法

传统社交距离监控系统多采用固定阈值的绝对距离判定方法，忽略了不同场景下人员尺度差异的影响。本系统创新性地提出**自适应距离系数算法**，将安全距离定义为检测框宽度的动态倍数（默认1.2倍），通过构建n×n质心欧式距离矩阵进行成对距离计算，并以较小检测框宽度作为基准距离，实现了尺度自适应的违规判定。该方法有效解决了摄像机视角、人员远近造成的检测框尺寸变化问题，相比固定像素阈值方法，在不同拍摄距离和角度下表现出更高的鲁棒性和准确性，减少了误判和漏判现象。

创新点2：多线程异步架构与中文实时渲染技术融合

针对视频处理计算密集、中文字符渲染与GUI响应冲突的技术难题，本系统创新性地设计了**多线程信号驱动架构**结合**PIL中文字体即时渲染管道**的混合方案。系统将视频分析任务封装在QThread工作线程中，通过pyqtSignal信号机制实现帧数据、统计信息和进度状态的线程安全传递；针对OpenCV原生不支持中文字体的局限，集成PIL/Pillow库在每帧处理流程中动态加载系统字体（微软雅黑/黑体/宋体），将中文文本渲染到图像后再回传主线程显示，实现了**”检测-标注-渲染”流水线的全异步执行**。该架构在保证实时性的同时（25fps处理速度），实现了中文界面零延迟响应和视频标注的清晰显示。

快速开始

克隆项目后，在项目根目录执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖，确保 models 文件夹包含 MobileNetSSD 模型文件，然后运行 python social_distancing_gui.py 启动图形界面，选择输入视频并点击开始处理即可实时监测社交距离违规行为。

环境要求

本系统需要 Python 3.8 或更高版本，依赖 OpenCV 4.x、NumPy、PyQt5 和 Pillow 库，支持 Windows/Linux/macOS 操作系统，建议配置 4GB 以上内存以保证视频处理的流畅性。

运行展示

图2 检测系统主界面

图3 输入视频

图4 社会距离检测：安全

图5 社会距离检测：危险

项目资源

配套文档

点击查看：基于深度学习的实时社交距离智能监控系统设计与实现 注意：收费提供！

配套文件

包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。

项目信息

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-40-P
原创声明：本项目为原创作品

联系方式

开源协议

本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。