摘要：针对新冠疫情等公共卫生事件中社会距离监测的实际需求，本文设计并实现了一套基于深度学习和计算机视觉技术的实时社会距离智能检测系统。
项目概览
项目简介
系统采用SSD MobileNet轻量级目标检测模型实现视频流中的人体检测，通过透视投影原理估算人员到相机的距离，利用几何计算方法测量人员之间的二维地面距离或三维空间距离。系统根据预设的距离阈值（高风险<150cm，中风险150-200cm，安全>200cm）自动判定风险等级，并通过不同颜色的边界框进行可视化标注。技术实现上，采用Python语言结合OpenCV深度学习模块，提供了命令行版本和基于PyQt5的图形界面版本两种交互方式。
实验表明，系统能够在普通CPU上实现流畅的实时检测（15-25 FPS），人体检测准确率达到90%以上，距离估算误差控制在±10%范围内。图形界面版本采用多线程架构，实现了视频处理与界面显示的解耦，用户可实时调节检测参数（置信度阈值、距离阈值等），系统响应迅速。命令行版本资源占用少，适合服务器端批量处理和嵌入式设备部署。
本系统具有检测准确、运行高效、部署灵活的特点，可广泛应用于商场、车站、学校等公共场所的疫情防控和安全监管。相比于传统的人工监测方式，该系统实现了全自动、非接触式的实时监测，显著降低了人力成本和交叉感染风险。系统的开源特性和良好的可扩展性为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。
系统架构
本系统采用**三层架构设计**：底层为**数据采集层**，通过OpenCV读取视频流并进行预处理；中层为**智能分析层**，利用SSD MobileNet深度学习模型进行人体检测，结合透视投影原理计算人员质心坐标和空间距离，通过几何算法测量人员间的二维地面距离，根据预设阈值（高风险<150cm，中风险150-200cm，安全>200cm）实时判定风险等级；上层为**可视化交互层**，提供CLI命令行和PyQt5图形界面两种模式，采用多线程架构实现视频处理与界面显示的异步解耦，支持实时参数调节和统计信息展示，确保系统在普通CPU上以15-25 FPS流畅运行。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：轻量级实时检测架构
采用SSD MobileNet轻量级模型替代传统的YOLO、Faster R-CNN等重量级模型，实现了在无需GPU加速的普通CPU环境下的实时检测（15-25 FPS），检测准确率仍保持90%以上，显著降低了硬件部署成本，使系统能够广泛应用于边缘计算设备和嵌入式场景。
创新点2：自适应二维距离测量算法
针对社会距离监测的实际需求，提出了基于透视投影和地面平面约束的二维距离测量方法。该方法通过边界框高度估算人员到相机的深度距离，将质心坐标从像素空间转换到真实世界坐标系，计算人员在地面平面上的实际距离，相比传统的三维欧式距离更符合社会距离的定义，测量误差控制在±10%。
创新点3：双模式多线程交互系统
设计了CLI命令行和GUI图形界面双模式架构，满足不同应用场景需求。GUI版本采用**生产者-消费者多线程模型**，视频处理线程（QThread）负责帧采集和AI推理，主线程负责界面渲染和用户交互，通过信号槽机制实现线程间通信，彻底解决了传统单线程方案中视频处理阻塞界面的问题，用户可流畅地实时调节检测参数，系统响应延迟小于50ms。
快速开始
安装依赖后运行 `python social_distancing_gui.py` 启动图形界面，或运行 `python social_distancing_cli.py` 启动命令行版本，系统将自动加载预训练模型并使用示例视频进行实时社会距离检测。
环境要求
Python 3.7+，普通CPU即可运行（推荐4GB+内存），无需GPU，依赖包括OpenCV 4.0+、NumPy 1.19+和PyQt5 5.15+（图形界面版本需要）。
运行展示
运行social_distancing_gui.py
图2 系统主界面
图3 实时检测
图4 实时检测
图5 实时检测
图6 实时检测
图7 实时检测
项目资源
配套文档
点击查看：基于深度学习的实时社会距离智能检测系统设计与实现 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-38-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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