【源码】危险区域人员闯入检测与报警系统

【项目详细介绍】
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标追踪、区域闯入
【项目视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1EH4y1u7TF
【核心技术】
YOLOv8 目标检测：作为核心检测基础，兼顾精度与速度，支持多硬件部署；训练专属行人检测模型，mAP@0.5 达 0.934。
ByteTrack 多目标追踪：基于检测框实现追踪，通过低分框二次匹配解决遮挡换 ID 问题，无需 ReID 特征和额外训练。
OpenCV 区域判断：利用cv2.pointPolygonTest函数，以目标中心点为依据，判断是否进入自定义多边形危险区域。
Python+PyQt5：搭建可视化操作界面，实现功能交互与结果展示。
行人数据集构建：整理 10000 张行人图，8:2 划分训练 / 验证集，通过 LabelImg 标注，结合损失函数优化模型训练。
多指标模型评估：通过损失曲线、PR 曲线、mAP 值等验证模型检测效果。
【系统功能】
双源检测追踪：支持视频文件和摄像头实时流，实现行人单类别多目标检测与追踪。
自定义区域绘制：鼠标点击至少 3 个点绘制封闭危险区域，完成后自动对区域内目标计数。
阈值声光报警：自定义闯入报警阈值，达标时界面显示警告并触发警报音。
参数灵活配置：可调整置信度、交并比阈值，选择是否显示追踪轨迹、检测框和标签。
信息实时展示：界面同步显示区域内 / 画面总目标数、检测帧率、已检测时长。
结果记录追溯：以表格形式记录检测帧序号、追踪 ID、置信度、坐标等详细信息。
便捷操作控制：一键实现视频 / 摄像头的开启 / 关闭、危险区域绘制的启动 / 完成。
【源码获取方式】
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