摘要
一种基于YOLOv7的AI视觉客流量统计和分析系统,属于计算机视觉与数据统计分析领域。通过多模型协同优化,系统实现了客流量统计、人员属性分析、异常行为检测及多维数据挖掘功能。具体包括:基于YOLOv7与SORT算法的实时客流计数、高峰时段分布及热点区域分析;利用PaddleClas模块提取行人性别、年龄及服饰属性以构建用户画像;结合ASTNet网络对奔跑、聚集、抛物等异常行为进行预警。系统采用混合数据集训练模型,通过多任务并行处理架构降低硬件资源消耗,在保障检测精度的同时提升实时性。本发明的多维数据分析能力可为商业运营优化、公共安全预警提供精准支持,适用于零售、景区、交通枢纽等场景的智能化管理。
技术关键词
客流量统计系统
行人属性识别
客流量统计方法
多任务并行处理
公共安全预警
数据挖掘功能
数据输入方式
构建用户画像
多模型协同
平均停留时间
识别模块
视频流
标签文件
错误检测
计算机视觉
精度
图片
系统为您推荐了相关专利信息
多任务并行处理
文档生成方法
生成智能
负载单元
文本
行人特征
行人属性识别方法
注意力
预训练模型
网络模块
数据收集板
数模转换板
数据处理系统
数据处理方法
板卡
安防信息管理平台
多模态数据融合
模态特征
负载均衡模块
文本特征向量