摘要：随着公共空间视频监控基础设施日益完善，如何利用计算机视觉技术对人员聚集状态和人与人之间的相对距离进行自动分析，已经成为智慧园区、校园、交通枢纽和公共服务场所智能化管理的重要研究方向。
内容简介
传统人工巡查方式存在覆盖范围有限、持续性不足以及结果依赖主观判断等问题，而深度学习目标检测技术能够从连续视频中实时定位人员目标，为距离分析与风险提示提供稳定的数据基础。本文面向普通摄像头视频场景，设计并实现了一套基于深度学习的实时社交距离智能监控系统。系统以MobileNetSSD为核心人员检测模型，采用OpenCV完成视频解码、图像缩放、Blob构建、模型推理和结果绘制，利用检测框质心计算人员两两之间的欧氏距离，并结合可配置的置信度阈值和距离系数对目标进行安全/风险状态判定。为兼顾实时性与交互体验，系统采用PyQt5构建中文三栏式图形用户界面，使用QThread工作线程执行视频分析任务，通过Qt信号槽机制将视频帧、统计结果、处理进度和运行日志异步回传至主线程，从而避免深度学习推理阻塞界面事件循环。
在系统工程设计方面，本文将整体功能划分为表示层、业务逻辑层和数据处理层。表示层提供视频选择、输出路径、参数配置、开始/暂停/继续/停止控制、检测预览和日志展示；业务逻辑层负责参数管理、任务调度、状态控制与结果统计；数据处理层依次完成视频采集、图像预处理、人员目标检测、社交距离分析以及结果渲染与输出。针对单目视频缺乏统一空间尺度的问题，本文将距离系数设计为可调参数，使系统能够在不同机位、分辨率和场景尺度下进行工程化适配，同时明确指出仅基于图像质心的距离属于像素空间相对距离，若需要获得严格的真实物理距离，应进一步进行相机标定、透视变换或地面平面单应性映射。系统测试以提供的样例视频和交互界面为基础，验证了模型加载、视频读取、参数设置、人员检测、距离判定、风险标注、暂停/继续控制、结果统计与日志记录等功能。样例画面中，系统能够在两名人员保持较大间距时以绿色框标记安全状态，在人员接近时切换为红色风险标记，并同步更新检测人数、风险人数和安全人数。普通CPU环境下的运行帧率通常可保持在约15～25 FPS范围，能够满足一般离线视频和中低分辨率实时监控场景的交互要求。
研究结果表明，MobileNetSSD与轻量级桌面GUI相结合，能够在不依赖高性能GPU的条件下形成完整、可视化、可配置的社交距离监控流程。本文工作为后续引入透视校正、目标跟踪、边缘部署和隐私保护机制提供了可扩展的软件基础。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：33页
字数：18867个字
格式：word（可编辑）
图表：6张图、14张表、18个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究内容与目标 3
1.4 论文组织结构 4
第2章 相关技术理论基础 5
2.1 深度学习与卷积神经网络 5
2.2 目标检测技术 6
2.3 MobileNet网络结构 6
2.4 距离测量与计算方法 7
2.5 多线程编程与GUI开发 8
第3章 系统需求分析与总体设计 10
3.1 系统需求分析 10
3.2 系统总体设计 11
3.3 关键技术路线 13
3.4 系统开发环境与工具 14
第4章 系统详细设计与实现 15
4.1 目标检测模块设计与实现 15
4.2 社交距离判定模块设计与实现 16
4.3 视频处理模块设计与实现 16
4.4 图形用户界面设计与实现 17
4.5 中文渲染模块设计与实现 20
4.6 系统配置与扩展模块 20
第5章 系统测试与性能评估 22
5.1 测试环境与测试数据 22
5.2 功能测试 22
5.3 性能测试 23
5.4 对比实验与分析 23
5.5 测试结果分析 24
第6章 总结与展望 26
6.1 工作总结 26
6.2 研究不足与局限性 26
6.3 未来工作展望 26
6.4 结束语 27
参考文献 28
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原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：IP-40-P
原创声明：本项目为原创作品
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