基于YOLO11深度学习的人流量检测系统【Python源码+Pyqt5界面+数据集+安装使用教程+训练代码】【附下载链接】

引言

在智慧安防、公共交通调度、商业客流分析等领域，实时、精准的人流量检测是提升管理效率与决策科学性的核心需求。传统基于视频帧差分法、背景建模的检测方案，在复杂场景（如遮挡、光照变化、人群密集）下易出现漏检、误检问题。而基于深度学习的目标检测技术，尤其是 YOLO（You Only Look Once）系列算法的持续迭代，为解决这一痛点提供了高效方案。本文将系统介绍基于 YOLO11 深度学习的人流量检测系统，从技术原理、系统设计、功能实现到实际应用，完整呈现其技术优势与落地价值。本系统可以识别检测1个类别：人。

软件主界面

源码目录文件说明

一、环境安装

开发环境：Python3.10+Pyqt5+Yolo11

(1)安装python

先安装ananconda软件，官网地址：https://www.anaconda.com/download
安装完成后，在conda命令窗口，使用命令"conda create -n py310 python=3.10"创建3.10的虚拟环境
然后激活虚拟环境“conda activate py310”，然后再进行依赖库的安装。

(2)安装软件所需的依赖库

（注意：输入命令前，命令行需先进入项目目录的路径下，不然会提示找不到文件）
运行下方命令

pip install -r requirements.txt

二、软件核心功能介绍及效果演示

环境安装完成后，直接运行mainpro.py文件即可打开程序。

(1)软件核心功能

1、图片检测功能：选择对应图片路径，即开始自动检测该图片并显示检测结果
2、文件检测功能：选择对应文件夹路径，即开始自动检测该文件夹下的图片并显示检测结果
3、视频检测功能：选择对应视频路径，即开始自动检测该视频并显示检测结果到界面
4、摄像头检测功能：开启摄像头，即开始自动检测摄像头下的监控并显示检测结果到界面
5、运行模式设置：可以勾选GPU还是CPU运行，当电脑上没有GPU时，底层自动默认CPU运行
6、最小置信度设置：可以设置最小置信度，目标的置信度小于最小置信度时，则不会被识别到
7、保存数据：可以保存识别后的图片和视频，保存的图片和视频带有识别检测框和检测信息
8、实时显示检测结果：可以实时看到当前的检测结果，也可勾选识别到的某个目标，显示该目标的所有检测数据和检测框。

(2)软件效果演示

三、模型的训练、评估与推理

(1)数据集准备与训练

将文件【datasets/dataset/data.yaml】中train,val,test数据集的路径改为自己项目数据集的路径，配置好对应的类别

然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。

(2)训练结果评估

已有的runs/train是我已经训练好的结果文件，含模型与所有过程内容。

(3)使用训练好的模型识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。我们将它复制到models文件夹下，后面软件启动后就会自动加载models文件夹下的best.pt文件进行推理识别

四、完整相关文件及源码下载链接

基于YOLO11深度学习的人流量检测系统(带GUI界面)（Python源码+Pyqt5界面+7669张标注好的数据集+安装使用教程+训练好的模型+评估指标曲线+演示图片视频），开箱即用

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，密集人群中的行人检测数据集，7669张标注好的数据集（1类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用

五、其他YOLO11实战项目下载链接

YOLO11实战源码案例汇总目录

yolov5/yolov8/yolo11数据集汇总目录

六、结束语

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取，也可私信或者加QQ联系获取。

该资源内项目代码都经过本人训练测试并运行成功，功能都OK的情况下才上传的，请放心下载使用！整套系统可参考学习，也可在此基础上略做修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设和作业等。有问题请私信我，提供技术支持。