基于深度学习的车辆区域计数区域入侵检测区域违停占用识别 YOLOv11实时roi区域视频人车流量统计项目-开发者社区

1. 项目背景

随着智慧城市和智能交通的快速发展，实时统计特定区域的人流量和车流量成为关键需求。传统方法依赖人工统计或感应器，效率低且成本高。基于计算机视觉的解决方案，尤其是目标检测技术，为这一问题提供了新的思路。

2. 项目目标

本项目旨在利用 YOLOv11 目标检测算法，实现对实时视频中指定 ROI（感兴趣区域）的人流量和车流量的精准统计，并生成可视化结果。

3. 技术方案

3.1 YOLOv11 算法

YOLOv11 是 YOLO 系列的最新版本，继承了 YOLOv5 的高效和 YOLOv7 的精度，并在速度和精度上进一步提升。其优势包括：

3.2 ROI 区域设置

用户可在视频画面中自定义 ROI 区域，系统仅对该区域内的人流和车流进行统计。ROI 区域可以是矩形、多边形或不规则形状，满足不同场景需求。

3.3 人流量/车流量统计

3.4 可视化展示

4. 项目优势

5. 应用场景

6. 未来展望

代码使用教程

功能

环境要求
运行此应用程序需要以下软件包：

可以通过以下命令安装这些依赖：

pipinstall-rrequirements.txt

或者使用提供的环境文件：

condaenvcreate-fenvironment.yml

设置与安装

使用方法

在脚本中更新视频路径和输出路径：

video_paths=["path/to/your/video1.mp4","path/to/your/video2.mp4"]output_paths=["path/to/output1.mp4","path/to/output2.mp4"]

运行应用程序：
```
streamlit run app.py
```
对于每个视频，系统会提示您通过点击帧来选择 ROI 点：
- 点击定义 ROI 多边形的角点（需要 4 个点）。
- 每个视频需要定义 2 个 ROI。
- 选择 4 个点后，绿色轮廓将显示定义的区域。
- 按任意键继续选择下一个 ROI。
应用程序将实时处理视频并显示：
- 带有检测框的处理后视频流。
- 每个 ROI 的行人数量。
- FPS 信息。
- 显示行人数量随时间变化的实时图表。
处理后的视频将保存到指定的输出路径。

工作原理

ROI 选择：通过点击视频帧上的点定义 ROI，这些点形成一个多边形，只有在该多边形内检测到的行人会被计数。
行人检测：使用 YOLOv8 模型检测每一帧中的行人，并检查检测到的行人是否在定义的 ROI 内，从而更新计数。
可视化：
- 检测到的行人用绿色边界框高亮显示。
- ROI 用蓝色轮廓标出。
- 每个 ROI 的行人数量显示在视频帧上。
- 实时图表显示行人数量随时间的变化趋势。

自定义

要使用不同的 YOLO 模型，请更改模型路径：
```
model=YOLO("path/to/your/model.pt")
```
要检测行人以外的对象，请修改推理函数中的classes参数：
```
results=model.predict(source=image,classes=[your_class_ids])
```

故障排除