🚀第一步 配置python环境
下载python（版本：python>=3.8）(建议使用访问Anaconda官网配置虚拟环境，具体步骤如下)
1）访问Anaconda官网：https://www.anaconda.com/products/individual 2）选择相应的操作系统版本并下载对应的安装包（推荐下载64位版本） 3）打开下载的安装包，按照提示进行安装即可 4）创建一个虚拟环境：
conda create --name 自命名 python=3.9.16
🚀 第二步 下载库
注意：下载库前，如果想要更好的帧数体验请安装cuda版本哦(因为一般默认会安装cpu的版本)
pip换源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple切换到项目文件夹下，下载依赖：
pip install -r requirements.txt我自己使用的环境：
python3.9+CPU
🚀 第三步 运行项目（如果不需要（开启网页端） 或 （对接RTSP））
- 可直接运行项目：python main.py
🚀如果需要使用RTSP：
- 推荐手机安装app——
IP摄像头🚀如果需要使用网页端：
- 可参考下面的配置说明
🚀第一步 配置npm与下载依赖
下载node.js（我使用的是16.4版本的）
npm换源：
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
切换到项目文件夹下，下载依赖：
npm install
🚀第二步 运行前端
npm run dev
👉系统可大体分为两大模块（客户端、网页端）
- 可接受
多方视频数据流进行车流分析（调用RTSP摄像头、本地摄像头、上传本地视频）- 可对车辆进行
单目追踪- 可
动态调节检测参数（交互比、置信度、延时、报警阈值）- 检测的视频和数据可
保存在本地
- 多模式分析（用户上传+摄像头拍摄）
- 数据保存在数据库中（用户数据+检测数据）
- 可查看触发的警报记录
- 结合了客户端+网页端（可多端操作）
- 可动态调整检测参数（交互比、置信度、延时、报警阈值）
- 可检测出是否超出车流阈值（可对接报警模块）
- 检测可通过多种方式进行（视频流 / 照片）
- 系统等数据可进行保存（本地文件 / 数据库）
- 可视化车流（光流绘制）显示、可进行单目追踪、多目标跟踪（使用集成在yolov8中的bytetrack）
- 车流量可数据可视化（动态显示车流量）
💎客户端：https://github.com/CatfishW/MOT & https://github.com/Jai-wei/YOLOv8-PySide6-GUI
💎前后端：https://github.com/Dovahkiin-Ming/Personnel-Flow-Monitoring-System-based-on-YoloV5
💎 摄像头视频流直接在浏览器播放：https://www.bilibili.com/video/BV1QM411s77Y
💎开源视频行为分析系统，系统实现了实时分析视频流，实时产生报警视频，实时推流：https://www.bilibili.com/video/BV1dG4y1k77o
💎前端：风神的博客（链接未找到）
👍动态车流量图美化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624890496
👍网页端摄像头拍照：https://huaweicloud.csdn.net/638f12c7dacf622b8df8e8ee.html
👍网页端拉取多个视频流：（http-mp4，http-flv等，这种基于http传输，最多只支持6个；本项目采用ws-mp4，即可实现多个分屏）
ps：链接写的不全，总之，衷心感谢大佬们的开源🌹🌹🌹
🎥演示视频：暂无
🏠 B站主页：https://space.bilibili.com/279540198
- 本项目后面可能要对接数据库，后面再修改就比较麻烦了📦
🔰系统方面的拓展：
- 商场人流检测 🏃
- 道路路障检测 🚧
- 疲劳驾驶检测 🚖
🔔**系统的问题： **
- 部署问题（fps、cuda、onnx）
- 调用摄像头后无法释放控制权
- 单目标追踪（开启与关闭）
- 用户交互
- 未对接报警模块（比如：加语音提示 or 邮件 or 数据库记录）
- 未加入数据分析（比如：收集每天时间段，各种车辆的流量，分析出哪些时间段，哪种车型的流量比较大）
- 拉流存在延迟
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent