摘要：随着城市化进程的加快，大型公共场所的人流安全管理面临严峻挑战。传统的人工监控方式存在效率低下、响应滞后、覆盖范围有限等问题，难以满足现代化安全管理的需求。本文设计并实现了一套基于深度学习的智能人流监测系统，针对大桥等关键交通枢纽的人群密度监测与安全预警需求，提出了融合目标检测与多目标跟踪的技术方案。
项目概览
项目简介
本系统采用 YOLOv26s 深度学习模型进行实时人体检测，结合轻量级质心跟踪算法实现多目标持续跟踪，通过 PyQt5 构建专业化图形界面，实现了视频分析、人数统计、拥堵预警、趋势可视化、日志管理等完整功能。系统在保证检测精度（>90%）的同时，实现了 30-60 FPS 的实时处理速度，内存占用小于 2GB，具备良好的实用性和可扩展性。实验结果表明，该系统能够准确识别和跟踪视频中的人员目标，及时发现人群拥堵情况并触发预警，为公共安全管理提供了有效的技术支撑。
本研究对于提升公共场所安全管理的智能化水平具有重要意义，可广泛应用于桥梁、地铁站、商场、体育场馆等人流密集场所，为突发事件预防、应急响应和科学决策提供数据支持和技术保障。
系统架构
本系统采用多层次架构设计，底层为视频采集与预处理模块，核心层包括基于 YOLOv26s 的目标检测引擎和质心距离的多目标跟踪模块，应用层实现拥堵预警、数据统计、趋势分析和日志管理等功能，表示层通过 PyQt5 构建图形界面，各模块间通过信号槽机制异步通信，保证了系统的实时性、稳定性和可扩展性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：融合检测与跟踪的轻量化实时监测方案
针对公共场所实时监控的计算资源受限问题，提出了跳帧检测与质心跟踪相结合的轻量化方案。通过可配置的帧间隔检测策略（1-10 帧可调），在保证检测精度的前提下显著降低计算开销；采用基于质心距离的轻量级跟踪算法，避免了深度特征提取的计算负担，实现了目标 ID 的持续分配与轨迹追踪。该方案使系统在普通 CPU 上即可达到 30+ FPS 的处理速度，相比传统端到端深度跟踪方法，计算效率提升 3-5 倍，同时保持了 90% 以上的检测准确率。。
创新点2：智能化拥堵预警与多维度数据分析机制
设计了基于阈值自适应的拥堵预警机制，支持实时动态调整预警参数，当检测到人数严格超过阈值时立即触发声音和视觉双重报警，并通过去重逻辑避免报警冗余；构建了多维度数据统计体系，包括当前人数、累计跟踪 ID、处理帧数、处理速度等实时指标，并通过 60 点滚动窗口的趋势折线图实现人流变化的可视化呈现。系统还提供完整的日志记录与自动导出功能，为事后分析和应急演练提供数据支撑，形成了”实时监测-智能预警-数据分析-事后追溯”的闭环管理体系。
快速开始
pip install PyQt5 opencv-python ultralytics numpy` 后运行 `python bridge_monitor_system.py` 即可启动图形界面
环境要求
Python 3.8 或更高版本，支持 Windows/Linux/macOS 跨平台运行。
运行展示
图2 系统主界面
图3 选择视频文件
图4 选择是否保存视频
图5 拥堵报警
图6 通行正常
图7 拥堵报警
图8 通行正常
图9 检测完成
项目资源
配套文档
点击查看：基于深度学习的大桥人流密度监测与行为追踪系统 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-59-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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