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引言：智能客流分析的市場需求

在零售、交通、安防等領域，準確的行人流量統計對于商業決策、公共安全管理和資源調配至關重要。傳統基于紅外或壓力感應的統計方法存在安裝復雜、精度有限等缺點。本文將詳細介紹如何使用YOLOv8目標檢測算法構建一套高效、精準的行人流量統計系統，并提供完整的代碼實現，便于讀者快速部署應用。

一、系統架構設計

1.1 整體架構圖

行人流量統計系統架構
├── 視頻輸入模塊
│   ├── 攝像頭實時流
│   └── 視頻文件讀取
├── 核心處理模塊
│   ├── 行人檢測(YOLOv8)
│   ├── 目標跟蹤(ByteTrack)
│   └── 流量統計邏輯
├── 數據存儲模塊
│   ├── 實時計數數據
│   └── 歷史數據分析
└── 可視化界面├── 實時監控畫面└── 統計圖表展示

1.2 環境配置

# 創建conda環境
conda create -n yolov8_pedestrian python=3.8
conda activate yolov8_pedestrian# 安裝依賴庫
pip install ultralytics opencv-python numpy pandas matplotlib lap

二、核心代碼實現

2.1 行人檢測模塊

from ultralytics import YOLO
import cv2class PedestrianDetector:def __init__(self, model_path='yolov8n.pt'):self.model = YOLO(model_path)self.class_id = 0  # COCO數據集中person類的IDdef detect(self, frame):"""檢測視頻幀中的行人"""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# 測試檢測模塊
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