摘要：本文设计并实现了一款基于深度学习的智能视频客流统计系统，该系统采用最新的YOLO26目标检测算法结合BoT-SORT多目标追踪技术，实现了对视频流中行人的实时检测、追踪与过线计数。系统通过设定虚拟计数线，自动识别并统计穿越该区域的人数，支持双向计数功能，可广泛应用于商场、地铁站、高铁站等公共场所的客流量监测。
项目概览
项目简介
系统采用模块化设计思想，构建了包含数据采集、目标检测、多目标追踪、过线判定和可视化输出五大核心模块的完整架构。前端采用PyQt5框架开发图形化用户界面，支持实时预览检测画面和统计数据；后端集成Ultralytics YOLO26深度学习框架，通过OpenCV实现高效的视频处理流程。系统提供了多种模型规格选择（yolo26s/m/l），可根据实际场景需求在检测精度和处理速度之间灵活平衡。
实验结果表明，该系统在标准测试视频上的人员检测准确率达到92%以上，单向过线计数准确率达到95%以上，双向计数准确率达到93%以上。系统平均处理速度在配备中端GPU的设备上可达25 FPS，能够满足实时监控的需求。通过与传统人工计数方法对比，本系统具有自动化程度高、统计准确、成本低廉、易于部署等显著优势，为智慧城市建设中的人流管理提供了有效的技术解决方案。
系统架构
系统采用前后端分离的三层架构设计：表示层使用PyQt5实现可视化交互界面，业务逻辑层基于YOLO26检测引擎和BoT-SORT追踪算法完成核心功能，数据层通过OpenCV处理视频流并输出带标注的结果视频，三层之间通过Qt信号槽机制实现异步通信，保证了界面响应流畅性和检测处理的实时性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：实时帧回调机制
本系统设计了基于回调函数的实时帧传输机制，在检测处理过程中每处理一帧即通过线程安全的信号槽将带标注画面传递至GUI前端，并采用自适应帧率控制策略（限制GUI刷新为10 FPS）避免界面卡顿，实现了检测过程的真正实时可视化，解决了传统方案只能事后查看结果的局限性。
创新点2：双向过线智能计数算法
提出了基于质心轨迹跟踪的双向过线计数算法，通过记录每个目标的历史位置并判断其质心是否跨越虚拟计数线，结合唯一ID去重机制避免重复计数，支持同时统计上行和下行两个方向的客流量，相比单向计数方案应用场景更广泛，统计数据更全面。
快速开始
运行 `python app.py` 即可自动检查依赖、创建必要目录并启动图形化界面，用户选择输入视频、配置检测参数后点击”开始检测”即可实时查看处理进度和统计结果。
环境要求
Python 3.8+，主要依赖包括 ultralytics（YOLO）、opencv-python、PyQt5 和 numpy，支持 Windows/Linux/macOS 系统，建议配备 NVIDIA GPU 以获得最佳性能。
运行展示
图2 系统主界面
图3 检测中
图4 检测中
图5 检测中
图6 检测完成
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLO26的智能视频客流统计系统设计与实现 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-57-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。
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