摘要：面向公共通道视频中的双向客流统计需求，本文设计一种以YOLO26目标检测和BoT-SORT多目标跟踪为基础的智能视频客流统计系统。系统以本地视频为主要验证对象，通过逐帧行人检测获得目标边界框，利用跨帧关联保持轨迹标识，并根据轨迹参考点与虚拟计数线的位置关系判定通行方向。在应用层，采用PyQt5构建中文三栏交互界面，结合OpenCV完成视频读取、标注与结果输出，使参数配置、过程预览和统计展示形成完整工作流程。
内容简介
研究围绕模型接入、轨迹维护、方向判别和异步显示四个环节展开。首先，分析YOLO26的检测结构与部署特点，明确人员类别筛选、坐标还原和置信度过滤的接口要求；其次，构建基于轨迹历史的双向过线方法，并从计数状态、去重范围和异常轨迹处理三个方面讨论统计可靠性；再次，通过工作线程与Qt信号槽分离视频分析和界面刷新，采用预览限频思路控制界面负担；最后，结合系统界面、程序流程图和运行日志，对功能闭环、方向统计及处理性能进行证据分析。
现有运行记录显示，示例任务采用yolo26s.pt、置信度阈值0.50和位于画面高度50%的水平计数线，最终输出累计过线19次，其中向下11次、向上8次，统计卡片与完成日志保持一致。输入界面显示视频分辨率为1280×720、名义帧率为25.0 FPS、总帧数为341。依据日志时间和界面计时可获得约20 s的任务耗时量级，但不足以证明系统达到输入视频的实时处理速率。本文据此建立检测、跟踪与事件计数的分层评价方案，并分析遮挡、身份切换、临线抖动和异步状态同步对结果的影响。研究形成了可交互、可回看、可追溯的视频客流统计原型，为后续多场景标注评估和边缘部署提供了工程基础。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：42页
字数：20972个字
格式：word（可编辑）
图表：7张图、9张表、21个公式
文档目录
第1章 绪论 1
研究背景与意义 1
国内外研究现状 1
行人检测与视频计数研究 1
多目标跟踪与身份关联研究 2
现有方案的工程问题 2
研究内容与技术路线 2
论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
视频采集与图像预处理 4
深度卷积神经网络基础 4
目标检测评价与几何关系 5
多目标跟踪基本原理 5
图形界面与异步通信 6
本章小结 6
第3章 系统需求分析与总体设计 7
应用场景与统计边界 7
功能需求分析 7
非功能需求与约束 8
系统总体架构 8
模块接口与数据设计 9
关键技术选型与本章小结 9
第4章 深度卷积神经网络模型设计 11
YOLO26检测模型总体方案 11
检测头与推理路径适配 11
人员类别筛选与阈值设计 11
边界框与参考点选择 12
模型训练与领域适应方案 12
模型部署与版本管理 13
本章小结 13
第5章 多目标跟踪与双向过线统计方法 14
BoT-SORT跟踪流程设计 14
虚拟计数线与方向约定 14
基于历史位置的过线判断 15
去重口径与反复通行 15
防抖与稳定状态设计 15
事件生成与异常轨迹处理 16
计数一致性与算法代价 17
本章小结 17
第6章 系统实现 18
程序运行流程 18
中文三栏界面实现 20
工作线程与实时帧回调 21
参数校验与配置持久化 21
视频标注与结果保存 22
异常处理与资源管理 22
本章小结 22
第7章 实验设计与结果分析 23
实验材料与分析方法 23
功能过程与截图分析 23
检测启动与初期计数 23
中间状态与累计变化 24
任务完成与输出记录 26
统计结果与内部一致性 27
处理性能分析 28
准确性评价方案 29
人工标注与事件匹配 29
计数误差与事件指标 29
对比实验与消融实验设计 30
误差来源与适用性讨论 31
本章小结 31
第8章 总结与展望 32
研究工作总结 32
研究不足 32
未来研究方向 32
参考文献 34
致谢 35
附录A 运行日志摘录 36
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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-57-P
原创声明：本项目为原创作品
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