摘要：客流数据是店铺开展时段经营分析、人员排班和营销评估的重要依据。针对人工计数难以持续、简单传感器难以处理多人通行，以及单帧检测无法确定进出方向的问题，本文设计了一套基于YOLO11的智能店铺客流统计系统，将人员检测、多目标跟踪和入口事件统计组织为连续处理流程。
内容简介
系统采用YOLO11定位人员，利用BoT-SORT维护跨帧轨迹，以边界框底部中心作为区域判断参考点。在入口设置两个多边形，将区域B到区域A定义为进入，反向定义为离开，并结合稳定确认、时间窗和轨迹周期控制重复计数。系统采用分层架构，使用OpenCV与NumPy处理视频和坐标，基于PyQt5提供中文三栏界面，支持区域绘制、参数配置、任务控制和统计展示。。
演示结果显示累计进入4人次、累计离开1人次、净流入3人次，字段满足算术关系；独立逻辑原型的14组序列测试与预期一致。本文进一步建立检测、跟踪与事件的分层评价方案。截图结果和逻辑测试不代表真实视频统计准确率，相关精度与持续性能仍需人工真值及计时日志验证。研究为可解释、可配置的店铺入口客流统计提供了系统设计和复核方法。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：48页
字数：20303个字
格式：word（可编辑）
图表：8张图、9张表、24个公式
文档目录
第1章 绪论 1
研究背景与意义 1
店铺经营中的客流数据需求 1
传统统计方式的适用条件 1
国内外研究现状 2
从图像特征到深度检测 2
多目标跟踪与方向计数 2
研究内容与技术路线 3
研究对象与边界 3
主要工作与技术特点 3
论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
卷积神经网络基础 4
卷积特征与局部感受野 4
归一化与非线性变换 4
优化与迁移学习 5
YOLO11人员检测模型 5
网络结构与任务选择 5
图像预处理与坐标一致性 6
检测损失与后处理 6
多目标跟踪与轨迹管理 7
运动预测与数据关联 7
BoT-SORT与外观信息 7
轨迹生命周期 8
空间判断与视频时间 8
人员参考点与多边形 8
视频时间与处理时间 9
第3章 系统需求分析与总体设计 10
需求分析 10
功能性需求 10
非功能性需求 10
场景假设与业务口径 11
分层架构与数据流 11
总体架构 11
模块接口与数据约束 12
处理流程与退出路径 13
双区域方向判定方法 15
区域配置与有效性检查 15
方向序列与稳定确认 15
状态转移与重复计数控制 16
累计指标与初始条件 16
配置管理与数据保存设计 17
配置版本与坐标保存 17
事件账本与结果一致性 18
第4章 系统详细设计与实现 19
开发环境与部署流程 19
运行环境组织 19
初始化与任务状态 19
检测与跟踪模块实现 20
权重加载与结果解析 20
连续跟踪调用 20
参数联动与错误定位 20
区域绘制与坐标映射 21
交互绘制过程 21
显示坐标与原图坐标变换 22
中文三栏界面实现 23
布局与信息层次 23
模型加载与过程反馈 23
运行画面与日志 24
多线程与性能优化 25
工作线程和界面线程协作 25
采样策略与吞吐分析 26
内存与结果视频 26
GUI与CLI的一致性 27
第5章 系统测试与结果分析 28
实验材料与评价边界 28
演示材料与可复核对象 28
数据标注与划分方案 28
功能流程与截图结果分析 28
配置到完成的流程核验 28
界面信息一致性 30
计数状态机逻辑测试 30
测试方法与输入条件 30
测试结果解释 31
分层评价指标 32
检测与身份关联指标 32
事件匹配与计数误差 32
实时性与稳定性指标 33
对比实验与误差归因 33
控制变量与消融设计 33
失效模式与复核方法 34
第6章 总结与展望 35
研究工作总结 35
存在的问题与适用限制 35
后续研究方向 36
参考文献 37
附录A 配置与事件字段示例 39
附录B 操作与复核步骤 40
致谢 41
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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-56-P
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