基于MATLAB的实时图像处理智能门禁人流计数解决方案

资 源 简 介

该系统运用MATLAB图像处理技术，实时分析摄像头捕捉的视频流，精准统计出入口人员的进出数量，动态生成人流量变化趋势图，并在检测到异常人数波动时自动预警，助力高效人流管理。

详 情 说 明

基于图像处理的实时门禁人流计数系统

项目介绍

本项目是一个利用计算机视觉技术实现的实时门禁人流计数系统。系统通过处理摄像头采集的视频流，自动检测并跟踪行人，根据其运动方向精确统计进入和离开的人数。该系统可为商场、办公楼、地铁站等场所提供实时客流数据与分析，辅助管理决策与安全预警。

功能特性

• 实时视频分析：处理实时视频流或本地视频文件，进行动态人流计数。
• 行人检测与跟踪：采用YOLO目标检测算法识别行人，并结合光流法分析运动轨迹，判断行进方向。
• 数据统计与可视化：实时显示累计进入、离开人数及净流入量，并生成以小时为单位的人流量趋势折线图。
• 数据持久化：当日统计结果（含时间戳与计数数据）自动保存为Excel表格。
• 智能预警机制：当单位时间内（可配置）人流数量超过预设阈值时，系统触发声音或灯光警报。

使用方法

1. 准备视频源：确保拥有可访问的实时摄像头视频流或一个预录制的门禁监控视频文件（MP4/AVI格式，分辨率不低于640×480，帧率≥15fps）。
2. 配置参数：根据实际场景，在系统配置文件中调整行人检测灵敏度、计数区域、预警阈值等参数。
3. 运行系统：启动主程序。系统将开始处理视频流，并在界面或命令行中显示实时画面（标记有行人框和方向箭头）及计数结果。
4. 查看结果：程序运行期间，可实时观察统计数字。运行结束后，可在指定目录下找到生成的Excel数据文件和趋势图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：Python 3.7+
• 关键依赖库：OpenCV, NumPy, PyTorch (或Darknet for YOLO), pandas, matplotlib
• 硬件建议：支持CUDA的GPU将显著提升YOLO模型推理速度。

文件说明

该文件作为系统的核心调度与执行入口，承担了主要的流程控制与功能集成任务。其主要功能包括：初始化视频流捕获接口与各项图像处理算法模块；循环读取视频帧并进行预处理；协调调用目标检测与光流分析例程以识别行人并推算其运动方向；根据方向信息更新进出人数统计，并在画面上进行可视化标注；实时输出统计信息，并在达到条件时管理警报触发；最后，负责生成数据图表与Excel报表，并完成资源释放。