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张小明 2026/1/12 1:58:18
适合团购报名的网站开发,自己做网站怎么买域名,国外做旅游攻略的网站,给大家黄页推广网站要#xff1a;随着城市轨道交通客流量的不断增加#xff0c;车站内的拥挤状况已成为影响乘客安全和出行体验的关键因素。为了实现对车站内客流密度的实时监控与拥挤预警#xff0c;本研究提出了一种基于YOLO11目标检测模型的智能监测系统。该系统通过对车站监控视频进行实时…要随着城市轨道交通客流量的不断增加车站内的拥挤状况已成为影响乘客安全和出行体验的关键因素。为了实现对车站内客流密度的实时监控与拥挤预警本研究提出了一种基于YOLO11目标检测模型的智能监测系统。该系统通过对车站监控视频进行实时处理采用YOLO11模型对车站内的乘客进行精确识别与计数并计算每个区域的客流密度。作者Bob(原创)项目概述随着城市轨道交通网络的扩展车站内的客流密度日益增大造成的拥挤问题不仅影响乘客的出行体验也可能带来安全隐患。为了解决这一问题本文提出了一种基于YOLO11目标检测模型的轨道交通车站客流密度实时监测与拥挤预警系统。该系统利用摄像头实时采集车站视频流通过YOLO11模型对视频帧进行目标检测精确识别并计数车站内的乘客。系统通过YOLO11对每一帧图像进行处理提取出图像中所有的行人目标并计算其在指定区域内的密度。根据密度计算结果系统设定了两个阈值T1和T2分别表示“拥挤”和“严重拥挤”状态。当检测到区域内的密度超过T1时系统会触发“拥挤”预警当密度超过T2时系统则发出“严重拥挤”警报。为了增强预警的实时性和响应性系统支持声音报警、语音提醒TTS和图像截图等多种报警方式。为了提高系统的易用性和可操作性本文设计了图形用户界面GUI用户可以实时查看车站内的客流密度、预警状态以及相关统计信息。此外系统支持数据导出功能将检测结果以CSV格式进行保存便于后期分析和决策支持。实验结果表明基于YOLO11的目标检测模型在车站客流监测中表现出较高的准确率和实时性。通过该系统车站管理人员能够及时获得拥挤预警采取有效措施避免客流过度集中从而提高车站的安全性与运营效率。该研究为轨道交通车站的智能化管理提供了一种切实可行的解决方案具有较高的应用价值。算法概述YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测模型的最新迭代版本在检测精度、推理速度与计算效率等方面均取得了显著提升。该模型在继承以往 YOLO 系列优势的基础上对网络架构设计与训练策略进行了系统性改进从而在保证实时性的同时进一步增强了特征表达能力与检测鲁棒性。得益于上述改进YOLO11 不仅在目标检测任务中表现出色还能够有效扩展至图像分类、实例分割、目标跟踪及姿态估计等多种计算机视觉任务展现出良好的通用性与应用潜力。图1 YOLO11 网络结构示意图图中给出了YOLO11的整体网络结构模型采用Backbone–Neck–Head的分层设计框架。Backbone负责特征提取Neck通过多尺度特征融合增强对不同尺寸目标的感知能力Head在多尺度特征图上进行预测输出从而提高目标检测的精度与稳定性。图2 YOLO11支持的多任务视觉能力示意图图中展示了YOLO11在统一框架下支持的多种计算机视觉任务包括图像分类、目标检测、实例分割、目标跟踪以及姿态估计。该统一建模方式有效提升了模型的通用性与扩展能力使 YOLO11 能够适配多样化的计算机视觉应用场景。图3 YOLO11与历代YOLO模型的精度–延迟对比图图中展示了在NVIDIA T4 TensorRT 10 FP16推理配置下不同YOLO系列模型在 COCO val 数据集上的检测精度mAP50–95与推理延迟ms/img之间的性能权衡关系。实验结果表明YOLO11在相同或更低推理延迟条件下取得了更高的检测精度在速度与准确率之间实现了更优的权衡体现了其在实时目标检测任务中的性能优势。系统设计该系统通过基于YOLOv11的目标检测模型实时监测轨道交通车站内的客流密度并结合预设的阈值触发拥挤预警提供多种报警方式和数据导出功能旨在提升车站的安全性和运营效率。图4 系统总体架构图图5 数据流图报警机制报警机制的触发依赖于实时监测和计算的客流密度。系统通过监控区域内的人数并结合实际区域面积来计算密度公式为密度 人数 / 区域面积人/㎡。然后系统将计算出来的密度值与预设的安全阈值进行对比。如果密度超过设定的安全阈值则触发报警。阈值分为两个等级T1拥挤表示区域内人数密度达到一定水平时需要关注但不立即采取行动而T2严重拥挤表示密度过高必须立即采取疏导措施防止安全事故发生。根据客流密度的不同系统会根据密度值的变化触发不同级别的报警。若密度低于T1则系统认为区域内情况正常不会触发任何报警。当密度介于T1和T2之间时系统会触发低优先级报警即“拥挤”状态提醒工作人员注意。若密度大于等于T2则系统会触发高优先级报警即“严重拥挤”该状态下系统会采取更加紧急的应对措施。报警方式包括声音报警、语音提示、弹窗提醒、截图保存和日志记录等以确保相关人员能够及时收到并响应报警。报警系统的工作流程包括从数据采集到报警执行的全过程。系统首先从摄像头获取视频流通过目标检测模型如YOLO分析视频中的人群统计出人数并计算密度。一旦发现密度超过预设阈值报警触发模块便会根据密度的等级触发相应的报警机制。在触发报警后系统会根据冷却时间机制防止频繁报警。同时报警事件会被自动记录到日志中并保存报警截图以便事后分析。硬件配置该系统硬件配置如上如果您的电脑配置低于下述规格运行速度可能会与本系统的存在差异请注意。表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)软件环境对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。表2 系统软件配置(真实运行环境)数据集构建1.数据来源本系统采用猿创2zocde团队整理和优化的轨道交通车站客流数据集该数据集围绕车站内客流场景构建。数据集包含数千张高质量影像样本涵盖多样化车站场景能够真实地反映实际应用环境中客流密度的变化特征确保数据的多样性与代表性。这些数据被用于目标检测模型的训练、验证与测试提升了模型在车站内拥挤等场景的识别准确率及系统整体检测性能。通过实时监测车站内客流密度系统能够及时预警确保乘客的安全与顺畅通行。图6 数据集图片2.数据增强在轨道交通车站客流密度实时监测与拥挤预警系统的训练过程中为了提升模型的泛化能力和鲁棒性我们采用了数据增强技术。数据增强通过对训练数据进行一系列的变换扩展了训练集的多样性使模型能够学习到更多场景和环境下的特征进而避免模型在面对未知数据时发生过拟合。图7 数据集图像增强方法示例亮度调整被应用于训练样本中通过随机调整图像的亮度范围在-25%到25%之间模拟不同光照条件下的场景变化。这种调整能够帮助模型在光线变化较大的环境中仍然能够准确识别和检测人群。例如车站内在不同时间段的光照变化或是由于天气变化导致的光照差异都会被模型更好地处理。边界框裁剪被应用于图像中设置最小裁剪为0%并且最大裁剪为20%。这种裁剪方式可以通过去除图像的部分区域来模拟车站内的拥挤场景帮助模型学习到如何在部分物体被遮挡或者乘客位置发生变化时依然进行有效检测。这种增强方式能够提高模型在拥挤环境下的检测性能尤其是在乘客密集或部分区域被遮挡时确保模型能够进行正确的行为识别。3.标注格式本研究采用YOLO系列目标检测算法通用的标注格式对数据集进行标注。如图所示YOLO标注文件以文本形式存储每行对应一个目标实例主要包含目标类别编号、边界框中心点的相对坐标以及边界框的相对宽度和高度。所有坐标信息均采用相对于原始图像尺寸的归一化表示取值范围为0至1从而减少不同分辨率图像对模型训练的影响并提高模型在多尺度目标检测任务中的适应性。图8 YOLO 图像目标检测标注格式示意图4.数据集划分为保证模型训练与性能评估的客观性与可靠性本文将所构建的数据集划分为训练集、验证集和测试集三部分。数据集按照 70% / 20% / 10% 的比例进行划分其中训练集包含 3883 张图像用于模型参数的学习验证集包含 1052 张图像用于模型超参数的调整与中间性能评估测试集包含 527 张图像用于对模型最终检测性能进行客观评估。该数据划分策略有助于系统性地分析模型的泛化性能。图9 数据集在训练、验证和测试集上的分布模型训练模型训练流程如图所示。首先对轨道交通车站客流数据集进行规范标注并采用 YOLO 标准格式生成标签文件随后对样本进行尺寸归一化与数据增强处理以提升模型对复杂场景的鲁棒性。在此基础上构建 YOLOv11 目标检测模型并加载官方预训练权重引入迁移学习机制以加快模型收敛。训练过程中通过前向传播与反向传播不断优化网络参数并在验证集上评估模型性能最终保存性能最优的模型权重用于系统部署。图10 模型训练流程图运行train_v11.py1.模型训练过程分析图11 YOLOv11 模型训练与验证损失函数变化曲线这张图展示了训练过程中不同损失函数如box_loss、cls_loss、dfl_loss以及性能指标如precision、recall、mAP50等的变化蓝色曲线表示训练集结果橙色虚线表示验证集结果展示了模型在训练和验证过程中性能的逐步提升和收敛趋势。2.检测性能曲线分析图12 Precision–Recall 曲线PR 曲线该图展示了精确度与召回率的关系曲线表明模型在“person”类别的精确度和召回率均表现出很高的性能且整体mAP0.5值为0.985表现出优秀的检测能力。3.分类与识别效果分析图13 混淆矩阵该图展示了混淆矩阵模型在“person”类别的预测表现优异正确预测了6356个“person”实例但也存在一定数量的误分类其中142个“background”被误预测为“person”且有673个“person”被误分类为“background”。4.最终性能结果汇总图14 YOLOv11 模型训练完成后的性能评估结果从训练与验证结果可以看出YOLO11 模型在150个训练周期后完成的验证结果其中 mAP50 为 0.985表示模型在检测“person”类别时具有非常高的准确性。同时mAP50-95 为 0.851表明在多个IoU阈值下模型也保持了较好的性能。这表明该模型在车站客流密度监测中具有较强的适应性和较高的精度能够有效执行目标检测任务。模型推理模型推理阶段通过加载训练得到的最优模型权重对输入图像进行前向推理输出目标的类别、置信度及位置信息并经非极大值抑制筛选后生成最终检测结果实现对轨道交通车站客流检测。运行imgTest.py图15 YOLOv11 轨道交通车站客流检测结果示意图整体而言模型在该图片上的推理速度和处理时间表现较好能够在短时间内完成检测任务。运行展示运行login.py登录和注册图16 登录注册主界面图17 注册成功界面图18 轨道交通车站客流密度实时监测与拥挤预警系统主界面图19 单张检测严重拥挤语音报警、弹窗报警、自动截图水印图20 严重拥挤带水印自动截图图21 单张检测客流拥挤图22 单张检测客流正常图23 视频检测严重拥挤语音报警、弹窗报警、自动截图水印图24 摄像头检测严重拥挤语音报警、弹窗报警、自动截图水印
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