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随着智能监控、自动驾驶和公共安全等领域对人流监测需求的日益增长，行人检测技术成为计算机视觉研究的重要方向。本文提出了一种基于 MATLAB 平台的图形化行人检测系统，结合预训练的目标检测模型（如 YOLO）实现对视频流中行人的实时识别与可视化展示。系统支持视频导入、模型加载、逐帧检测、结果标注与计数等功能，同时提供检测过程的暂停与恢复控制，提升了交互性与用户体验。实验结果表明，该系统能在标准视频数据集上实现较高的检测准确率和良好的实时性，适用于行人行为分析、交通监控等实际应用场景。
作者：张家梁(自研改进)
引言
在近年来的计算机视觉与人工智能快速发展背景下，**行人检测（Pedestrian Detection）**作为目标检测的一个重要子任务，在视频监控、智能交通、安防系统、无人驾驶等领域具有广泛应用价值。其核心目标是准确识别图像或视频帧中所有出现的行人对象，并输出其位置信息（如边界框）和置信度分数。
传统行人检测方法通常依赖于手工特征提取（如 HOG、SIFT）与分类器（如 SVM），但面对复杂的场景变化（如遮挡、姿态、光照），其泛化能力有限。近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的检测框架，如 YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN 等，在检测精度和速度上均取得显著突破。
然而，尽管已有大量优秀检测算法和模型，一个集成检测模型、视频输入、图像处理与结果可视化于一体的友好操作界面系统仍显不足。尤其在教学、实验验证或系统原型开发过程中，研究者和开发者往往需要一个简便易用、交互友好的工具平台。
因此，本文设计并实现了一个基于 MATLAB GUIDE 框架的行人检测可视化系统。用户可通过图形界面加载视频与检测模型，并一键执行检测过程，实时查看检测结果和行人计数，同时可中途暂停与恢复。该系统在保留算法准确性的基础上，提供了良好的用户体验，适合科研教学与功能演示。
系统架构
1.系统概述
本系统是一个基于 MATLAB GUIDE 开发的图形化行人检测平台，主要用于从视频中识别并统计行人目标。系统集成了视频导入、模型加载、逐帧图像处理、目标检测、检测结果可视化以及用户交互控制等功能模块，适用于行人监控、行为分析等应用场景。
系统主要功能模块包括：
视频加载模块：选择并读取本地视频文件，显示视频路径和首帧图像
模型导入模块：导入预训练的检测模型（如 YOLO，.mat 格式）
图像预处理模块：对每帧图像进行统一尺寸缩放（224×224），便于模型处理
行人检测模块：使用导入模型对图像进行行人检测，获取边框与置信度
结果可视化模块：将检测边框绘制在图像上并展示，显示检测到的人数
控制交互模块：包括“开始检测”、“暂停”、“继续”、“结束检测”、“退出”等操作按钮，提升系统交互性
2.系统流程图
研究方法
介绍本系统在行人检测任务中的整体实现路径与关键技术方案。为了确保检测的准确性与系统运行的可操作性，本文从数据预处理、模型加载、目标检测、可视化展示及控制逻辑等方面构建了完整的处理流程，并基于 MATLAB 平台进行了集成设计。系统整体采用模块化、可视化的方式实现，便于实验演示和功能扩展。
实验结果
统在实验环境中表现良好，具备以下优点：
1.实验过程
图1：系统加载视频文件界面
图2：系统加载检测模型界面（加载model/model18New.mat）
图3：检测结果展示界面
2.实验结果
系统右下方显示“当前人数”为 3，与图像中被成功检测出的三个人体目标完全一致，验证了人数计数逻辑的准确性。该结果由 scores 数组长度动态获取，统计逻辑稳定、响应速度快。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本研究基于 MATLAB 平台，结合深度学习目标检测技术，设计并实现了一套图形化的智能行人检测与统计系统。系统采用模块化编程方式，通过 MATLAB GUIDE 构建用户交互界面，实现了视频导入、模型加载、逐帧检测、结果可视化与人数统计等关键功能，整体结构清晰，功能完备，具备良好的交互性与易用性。实验结果表明，系统基于预训练 YOLO 模型能够准确识别视频帧中的行人目标，检测精度较高，误检漏检较少，且处理效率适中，能够满足教学展示和科研验证的需求。同时，系统架构具有良好的可扩展性，便于在未来进一步拓展多目标检测、目标跟踪及跨场景应用等功能，具备较强的实用价值与发展潜力。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
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