摘要

随着城市化进程的加快和智能交通系统的普及，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。传统的行人检测方法依赖于手工提取特征，难以应对复杂场景中的光照变化、遮挡和多尺度问题。深度学习技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路，特别是基于卷积神经网络的目标检测算法在准确性和实时性上取得了显著进步。本课题以OpenCV和YOLO算法为核心，构建了一套高效的行人检测与追踪系统，旨在提升复杂环境下的行人检测能力，并为后续的行为分析提供数据支持。关键词包括：行人检测、目标追踪、YOLO算法、深度学习、OpenCV。

本研究采用基于YOLOv5的深度学习模型，结合OpenCV图像处理库，实现了高精度的行人检测与实时追踪功能。系统通过预训练模型对输入视频流进行多尺度特征提取，利用非极大值抑制算法优化检测结果，并通过卡尔曼滤波实现目标轨迹预测。平台提供可视化界面支持多路视频输入，可输出检测框、轨迹线及统计报表。数据集采用公开的COCO和MOT Challenge数据，并针对实际场景进行了增强处理。实验表明，系统在准确率和速度上均优于传统方法，FPS达到30以上，mAP超过80%。关键词包括：实时检测、卡尔曼滤波、多目标追踪、性能优化、数据集增强。

数据表说明

行人检测记录表（detection_log）

记录每次行人检测的详细结果，主键为检测ID（detect_id），包含时间戳、坐标及置信度等信息。结构如表3-1所示：

追踪轨迹表（tracking_trajectory）

存储行人目标的连续运动轨迹，主键为轨迹ID（trajectory_id），包含时空序列数据。结构如表3-2所示：

系统性能表（performance_metrics）

记录系统运行时的性能指标，主键为记录ID（metric_id），用于优化分析。结构如表3-3所示：

博主介绍：

💼 毕业设计解决方案
构建完整的毕业设计生态支撑体系，为学生提供从选题到交付的全链路技术服务： 技术选题库

微信小程序生态：精选100个符合市场趋势的前沿选题 Java企业级应用：汇集500个涵盖主流技术栈的实战选题
项目案例资源池：3000+经过验证的企业级项目案例

🏗️ 专业技术服务

技术路线规划：基于行业发展趋势和个人技术背景，制定差异化的技术成长路径 架构设计咨询：运用企业级开发标准，指导构建高可用、可扩展的系统架构
技术选型决策：结合项目特点和技术生态，提供最优的技术栈选择建议

详细视频演示

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系统介绍：

开源免费分享【毕业设计】Python+YOLO+深度学习 OpenCV行人检测与追踪系统检测平台源码+数据集+部署文档可提供说明文档 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：

文档参考：

技术架构栈

🔧 后端技术：Spring Boot
Spring Boot 作为现代Java企业级开发的核心框架，以其**“约定优于配置”**的设计哲学重新定义了应用开发模式。 核心特性解析：

零配置启动：集成自动配置机制，大幅减少XML配置文件编写 嵌入式服务器：内置Tomcat/Jetty/Undertow，支持独立JAR包部署
生产就绪：集成Actuator监控组件，提供健康检查、指标收集等企业级特性 微服务友好：天然支持分布式架构，与Spring
Cloud生态无缝集成

开发优势：
通过Starter依赖体系和智能自动装配，开发者可将精力完全聚焦于业务逻辑实现，而非底层基础设施搭建。单一可执行JAR的部署模式极大简化了运维流程。

🎨 前端技术：Vue.js
Vue.js 以其渐进式框架设计和卓越的开发体验，成为现代前端开发的首选解决方案。 技术亮点：

响应式数据流：基于依赖追踪的响应式系统，实现高效的视图更新 组件化架构：单文件组件（SFC）设计，实现样式、逻辑、模板的完美封装
灵活的渐进式设计：可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案 丰富的生态系统：Vue Router、Vuex/Pinia、Vue
CLI等官方工具链完备

开发效率：
直观的模板语法结合强大的指令系统，让复杂的用户交互变得简洁明了。优秀的TypeScript支持和开发者工具，为大型项目提供可靠的开发保障。

核心代码

package com.service;

import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.entity.Serve;

@Service("serveService")
public interface ServeService {
	// 插入数据 调用serveDAO里的insertServe配置
	public int insertServe(Serve serve);

	// 更新数据 调用serveDAO里的updateServe配置
	public int updateServe(Serve serve);

	// 删除数据 调用serveDAO里的deleteServe配置
	public int deleteServe(String serveid);

	// 查询全部数据 调用serveDAO里的getAllServe配置
	public List<Serve> getAllServe();

	// 按照Serve类里面的字段名称精确查询 调用serveDAO里的getServeByCond配置
	public List<Serve> getServeByCond(Serve serve);

	// 按照Serve类里面的字段名称模糊查询 调用serveDAO里的getServeByLike配置
	public List<Serve> getServeByLike(Serve serve);

	// 按主键查询表返回单一的Serve实例 调用serveDAO里的getServeById配置
	public Serve getServeById(String serveid);

}
package com.service;

import java.util.List;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.entity.Ranks;

@Service("ranksService")
public interface RanksService {
	// 插入数据 调用ranksDAO里的insertRanks配置
	public int insertRanks(Ranks ranks);

	// 更新数据 调用ranksDAO里的updateRanks配置
	public int updateRanks(Ranks ranks);

	// 删除数据 调用ranksDAO里的deleteRanks配置
	public int deleteRanks(String ranksid);

	// 查询全部数据 调用ranksDAO里的getAllRanks配置
	public List<Ranks> getAllRanks();

	// 按照Ranks类里面的字段名称精确查询 调用ranksDAO里的getRanksByCond配置
	public List<Ranks> getRanksByCond(Ranks ranks);

	// 按照Ranks类里面的字段名称模糊查询 调用ranksDAO里的getRanksByLike配置
	public List<Ranks> getRanksByLike(Ranks ranks);

	// 按主键查询表返回单一的Ranks实例 调用ranksDAO里的getRanksById配置
	public Ranks getRanksById(String ranksid);

}

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