基于视觉的人群计数算法设计

随着社会的发展和科技的进步，人群计数在许多领域中都变得至关重要，包括公共安全、城市规划、交通控制等。目标检测是实现人群计数的关键步骤之一，它能够识别并定位图像或视频中的人群。
本程序是基于YOLOv3目标检测模型的人群智能计数工具，主要功能路径为：
输入图像/视频流 → 人体目标检测 → 实时数量统计 → 结果可视化输出。
具体功能模块包括：
数据预处理模块：支持图像尺寸归一化、增强（翻转/裁剪）；
YOLOv3检测核心：实时定位图像中所有人体边界框；
计数逻辑模块：通过置信度阈值过滤有效目标，实现精准累加计数；
结果输出模块：生成带检测框的可视化结果，并输出统计数字。
对使用者的核心价值：
自动化人流统计：替代人工计数，提升效率；
实时密度监测：适用于安防、零售等场景的拥挤预警；
高精度多尺度检测：解决远距离小目标与遮挡场景的漏检问题。

该人群计数程序是一个实现人群计数的工具。本程序使用PyTorch框架，构建了一个高效的YOLO3目标检测模型，并将其应用于人群计数任务。YOLO3是一种快速、准确的目标检测算法，适用于实时应用。本程序将通过训练和测试数据集，对模型进行训练和评估，最终实现人群计数任务。