大家好，我是小F～

现代城市人口密集，在节日、庆典、大型活动赛事举办时，常常会形成大量人群聚集，稍有管理不善，极容易发生意外甚至严重事故。

人群密度过高，常常是导致踩踏及其他群体性事件的重要因素。

及时监测人群密度变化情况，有利于降低事故的发生。

系统可计算现场人数、估计场景面积，并推算出当前人群密度情况。

当密度超过用户设定的阈值时便可启动告警。

今天就给大家介绍一个人群分析系统，实现实时人群检测和监控。

一个基于YOLOv8和计算机视觉技术的人群分析系统，其核心功能包括：

• • 实时人群检测和计数：使用YOLOv8模型精确检测和计数人员。

  • 自定义感兴趣区域（ROI）：用户可以定义特定区域进行人群监测。

  • 高级可视化界面：提供实时计数、历史趋势图、统计面板等信息。

  • 状态指示灯：通过颜色编码（正常/警告/严重）直观显示人群密度。

使用opencv和yolo算法，实现实时分析人群数据情况。

能够对人群异常行为及时预警，是维护大规模人群秩序的有效工具。

项目可以使用Python3.11运行，相关依赖可以在requirements.txt中找到。

首先使用conda，创建一个虚拟环境，Python版本3.11。

# 创建虚拟环境
conda create --name crowd_analysis python=3.11

# 激活虚拟环境
conda activate crowd_analysis

然后安装下面这些Python库依赖。

opencv-python>=4.5.0
pandas>=1.3.0
numpy>=1.20.0
ultralytics>=8.0.0
cvzone>=1.5.0
torch>=1.9.0
matplotlib>=3.5.0
scikit-learn>=1.0.0
Pillow>=8.0.0
tqdm>=4.62.0

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

然后就可以运行代码了，main.py和test.py文件。

在命令行内执行如下命令，检测视频就会在电脑上显示。

# 测试程序
python test.py

# 主程序
python main.py

具体效果如下。

其中颜色编码状态指示灯代表人群密度大小：

• • 正常：绿色（#00FF00），低于阈值的60%。

  • 警告：橙色（#FFA500），阈值的60-90%。

  • 严重：红色（#FF0000），阈值的90%以上。

好‍了，今天的分享到这里结束了，感兴趣的同学可以自己去实践下~

项目源码，公众号后台回复：「人群分析」，即可获得。

万水千山总是情，点个 👍 行不行。

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