简介

行人目标检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在从图像或视频中自动识别并定位行人对象。它广泛应用于智能监控、自动驾驶、安防系统等场景，通过分析图像中的特征信息，实现对行人的准确检测和跟踪。

行人检测模型是基于专门的行人数据集进行训练的，因而在识别行人目标上具有更高的准确性和鲁棒性。相比之下，通用的目标检测模型虽然也支持人员检测，但其训练数据中人员样本较少，导致在特定行人类别的识别效果通常不够理想。针对行人场景专门优化的模型，能够更好地适应复杂环境和多样化的人体姿态，提高检测的精度和稳定性。

现在我们已经可以借助 SmartJavaAI 项目，通过 Java 快速接入行人目标检测能力。本文将手把手教你如何使用 SmartJavaAI 来实现行人目标识别功能，即使你没有深度学习基础，也能轻松上手！

SmartJavaAI是什么？

SmartJavaAI是专为JAVA 开发者打造的一个功能丰富、开箱即用的 JAVA AI算法工具包，致力于帮助JAVA开发者零门槛使用各种AI算法模型，开发者无需深入了解底层实现，即可轻松在 Java 代码中调用人脸识别、目标检测、OCR 等功能。底层支持包括基于 DJL (Deep Java Library) 封装的深度学习模型，以及通过 JNI 接入的 C++/Python 算法，兼容多种主流深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Paddle 等，屏蔽复杂的模型部署与调用细节，开发者无需了解 AI 底层实现即可直接在 Java 项目中集成使用，后续将持续扩展更多算法，目标是构建一个“像 Hutool 一样简单易用”的 JAVA AI 通用工具箱

效果展示

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快速开始

借助 SmartJavaAI 开源项目，你可以直接在 Java 中集成行人目标检测模型，无需自己处理复杂的深度学习框架。

Maven

在项目的 pom.xml 中添加以下依赖，详细引入方式参考 Maven 引入。

如需引入全部功能，请使用 【不推荐 ❌】 all 模块。

<dependency>
    <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
    <artifactId>vision</artifactId>
    <version>1.0.24</version>
</dependency>

获取行人检测模型

PersonDetModelConfig config = new PersonDetModelConfig();
config.setModelEnum(PersonDetectorModelEnum.YOLOV8_PERSON);
config.setModelPath("/Users/wenjie/Documents/develop/model/person/yolov8n-person.onnx");
PersonDetModel detectorModel = ObjectDetectionModelFactory.getInstance().getModel(config);

PersonDetModelConfig参数说明

字段名称	字段类型	默认值	说明
modelEnum	DetectorModelEnum	无	行人检测模型枚举
modelPath	String		模型路径
topK	int	不限制	检测结果数量
threshold	double	0.5	置信度阈值，分数低于这个值的结果将被过滤掉。值越高越严格，越低越宽松
device	DeviceEnum	CPU	指定运行设备，支持 CPU/GPU
gpuId	int	0	gpu设备ID 当device为GPU时生效
predictorPoolSize	int	默认为cpu核心数	模型预测器线程池大小
customParams	Map<String, Object>	无	个性化配置（按模型类型动态解析）

支持行人检测模型

模型名称	引擎	模型开源网站
YOLOV8_PERSON	OnnxRuntime	Github

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PersonDetModel API 方法说明

行人检测

Image图片源请查看文档Image使用说明

R<DetectionResponse> detect(Image image);
DetectedObjects detectCore(Image image);

DetectionResponse字段说明

• 返回并非json格式，仅用于字段讲解

{
  "detectionInfoList": [ //检测信息列表
    {
      "detectionRectangle": { //矩形框
        "height": 174, // 矩形高度
        "width": 147, // 矩形宽度
        "x": 275, // 左上角横坐标
        "y": 143 // 左上角纵坐标
      },
      "objectDetInfo": { //行人检测信息
        "className": "person" //类别
      },
      "score": 0.8118719 //检测结果置信度分数
    }
  ]
}

检测并绘制结果

该接口支持对图像进行检测，并将检测结果绘制在图像上，同时返回检测结果信息。

• 保存绘制后的图片到指定路径，检测结果通过 DetectionResponse 返回。

R<DetectionResponse> detectAndDraw(String imagePath, String outputPath);

• 支持直接输入 Image 对象进行检测，检测结果通过 DetectionResponse 返回。
  可以通过 DetectionResponse 中的 drawnImage 获取绘制后的 Image 对象。

R<DetectionResponse> detectAndDraw(Image image);

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使用说明

• imagePath：待检测图像的文件路径。
• outputPath：绘制检测结果后图像的保存路径。
• image：待检测的 Image 对象。
• 返回的 DetectionResponse 包含检测框信息及绘制后的图像（drawnImage），方便后续处理或展示。

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完整示例项目

项目地址：https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI/tree/master/examples

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开源项目地址

🔗 Gitee 项目地址：https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI

🔗 GitHub 项目地址：https://github.com/geekwenjie/SmartJavaAI

🔗 GitCode 项目地址：https://gitcode.com/geekwenjie/SmartJavaAI

📖 在线文档地址：http://doc.smartjavaai.cn