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引言：智能客流分析的市场需求
在零售、交通、安防等领域，准确的行人流量统计对于商业决策、公共安全管理和资源调配至关重要。传统基于红外或压力感应的统计方法存在安装复杂、精度有限等缺点。本文将详细介绍如何使用YOLOv8目标检测算法构建一套高效、精准的行人流量统计系统，并提供完整的代码实现，便于读者快速部署应用。
一、系统架构设计
1.1 整体架构图
行人流量统计系统架构
├── 视频输入模块
│ ├── 摄像头实时流
│ └── 视频文件读取
├── 核心处理模块
│ ├── 行人检测(YOLOv8)
│ ├── 目标跟踪(ByteTrack)
│ └── 流量统计逻辑
├── 数据存储模块
│ ├── 实时计数数据
│ └── 历史数据分析
└── 可视化界面├── 实时监控画面└── 统计图表展示1.2 环境配置
# 创建conda环境
conda create -n yolov8_pedestrian python=3.8
conda activate yolov8_pedestrian# 安装依赖库
pip install ultralytics opencv-python numpy pandas matplotlib lap二、核心代码实现
2.1 行人检测模块
from ultralytics import YOLO
import cv2class PedestrianDetector:def __init__(self, model_path='yolov8n.pt'):self.model = YOLO(model_path)self.class_id = 0 # COCO数据集中person类的IDdef detect(self, frame):"""检测视频帧中的行人"""results = self.model(frame, verbose=False)detections = []for box in results[0].boxes:if int(box.cls) == self.class_id and box.conf > 0.5:x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0].tolist())detections.append([x1, y1, x2, y2, float(box.conf)])return detections# 测试检测模块
if __name__ == '__main__':detector = PedestrianDetector()cap = cv2.VideoCapture('pedestrian.mp4')while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakdetections = detector.detect(frame)for x1, y1, x2, y2, conf in detections:cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)cv2.imshow('Detection', f
