摘要

随着城市化和智能交通系统的快速发展，行人检测与追踪技术在公共安全、自动驾驶和视频监控等领域的重要性日益凸显。传统行人检测方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景下的遮挡、光照变化和多尺度问题。近年来，深度学习技术的突破为行人检测提供了更高效的解决方案。基于YOLO系列算法的目标检测模型凭借其高精度和实时性成为主流选择，而卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出卓越性能。关键词：行人检测、智能交通、深度学习、YOLO、卷积神经网络。

本系统采用Python3作为开发语言，整合YOLOv5/v8进行行人目标检测，并利用CNN优化特征提取与分类。系统支持对标注数据集的训练与验证，实现高精度的行人检测与实时追踪功能。通过改进的非极大值抑制（NMS）算法和卡尔曼滤波技术，系统能够有效减少误检并提升追踪稳定性。用户界面支持可视化标注工具，便于数据集的扩展与优化。关键词：Python3、YOLOv5/v8、CNN、标注数据集、目标追踪。

数据表

行人检测数据集表

该表存储行人检测任务中标注数据集的详细信息，包括图像路径、标注框坐标及类别标签，是模型训练与测试的核心数据来源。结构如表3-1所示。

模型训练参数表

该表记录模型训练过程中的超参数和性能指标，便于实验复现与结果对比。结构如表3-2所示。

行人追踪日志表

该表存储实时行人追踪过程中的轨迹信息与状态数据，用于后续分析与优化。结构如表3-3所示。

博主介绍：

​🎓简介： 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发，熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队，专注 Java
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系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我深度学习OpenCV行人检测与追踪系统检测系统源码-Python3+YOLOv5/v8+CNN+标注数据集【含文档】（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

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