摘要

随着城市化和智能交通系统的快速发展，行人检测与追踪技术在公共安全、自动驾驶和智能监控等领域的需求日益增长。传统基于手工特征的方法在复杂场景中表现不佳，而深度学习技术的崛起为解决这一问题提供了新的思路。卷积神经网络（CNN）和YOLO目标检测算法以其高效性和准确性成为研究热点。OpenCV作为计算机视觉领域的开源工具库，为实时图像处理提供了强大的支持。本系统结合这些技术，旨在构建一个高精度、实时的行人检测与追踪系统，以满足实际应用中对高效性和鲁棒性的需求。关键词：行人检测、卷积神经网络（CNN）、YOLO、OpenCV、智能监控、目标追踪。

本研究采用基于Python的深度学习框架，结合CNN和YOLO算法实现行人检测与追踪功能。系统利用OpenCV进行图像预处理和实时视频流分析，通过YOLO的高效目标检测能力快速定位行人位置，并采用CNN进一步优化检测精度。数据集经过严格筛选和标注，包含多样化的行人姿态和场景，确保模型的泛化能力。系统支持多目标追踪和动态路径预测，可应用于智能交通管理和安防监控等领域。实验结果表明，该系统在准确率和实时性上均达到较高水平，为行人检测技术的实际部署提供了可靠解决方案。关键词：深度学习、目标检测、多目标追踪、数据集、实时分析、路径预测。

数据表

行人检测系统数据表

系统开发过程中，检测任务记录表用于存储模型训练和推理过程中的关键数据，包括检测时间、目标位置和置信度等信息。表3-1展示了该表的结构设计，主键为任务ID，确保每条记录的唯一性。

表3-1 检测任务记录表（DetectionTaskRecord）

行人轨迹数据表

行人轨迹表用于存储系统追踪过程中生成的动态路径信息，支持多目标轨迹分析和历史查询。表3-2展示了该表的结构设计，主键为轨迹ID，关联检测任务记录表。

表3-2 行人轨迹表（PedestrianTrajectory）

系统日志数据表

系统日志表记录运行过程中的状态和异常信息，便于故障排查和性能优化。表3-3展示了该表的结构设计，主键为日志ID，包含时间戳和详细描述字段。

表3-3 系统日志表（SystemLog）

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

开源免费分享【2025最新】基于Python+CNN的OpenCV行人检测与追踪系统识别系统源码+YOLO+完整数据集可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！