地铁车厢拥挤度实时分析系统：基于YOLOv26的车门摄像头密度统计与乘客分流引导实现

目录

项目结构

地铁车厢拥挤度实时分析系统：基于YOLOv26的车门摄像头密度统计与乘客分流引导实现指南

面向SCI Q1期刊的优化设计

阶段一：问题定义与文献综述

阶段二：方法论设计与模型改进

阶段三：数据准备与预处理

阶段四：实验实现与验证

阶段五：结果分析与讨论

阶段六：结论与未来工作

1. 项目架构与完整脚本集

2. 核心脚本内容

2.1 requirements.txt

2.2 stage1_setup.sh

2.3 stage2_data_prep.py

2.4 stage3_train.py

2.5 stage4_evaluate.py

2.6 stage5_deploy.py

2.7 src/models/custom_modules.py

2.8 configs/yolov26_metro.yaml

2.9 configs/dataset.yaml

2.10 main.py

3. 快速执行命令

项目结构

metro_crowd_detection/ ├── configs/ # 配置文件 │ ├── yolov26_metro.yaml # YOLOv26模型配置 │ └── dataset.yaml # 数据集配置 ├── data/ # 数据目录 │ ├── raw/ # 原始视频 │ ├── processed/ # 处理后的数据 │ └── annotations/ # 标注文件 ├── src/ # 源代码 │ ├── models/ # 模型定义 │ ├── utils/ # 工具函数 │ ├── training/ # 训练相关 │ ├── inference/ # 推理部署 │ └── evaluation/ # 评估测试 ├── scripts/ # 执行脚本 │ ├── stage1_setup.sh # 环