人群计数、行人检测数据集（9000张图片已划分、已标注） | AI训练适用于目标检测任务随着智慧城市与视频监控系统的广泛

人群计数、行人检测数据集（9000张图片已划分、已标注） | AI训练适用于目标检测任务

随着智慧城市与视频监控系统的广泛应用，人群检测与计数成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为帮助开发者快速上手人群检测模型的训练与评估，我们提供了一套 高质量、可直接用于训练的行人检测数据集，共包含 9000张图像，数据已完成 标注与划分，可无缝对接主流目标检测框架（如YOLO、Detectron2、MMDetection等）。

数据集获取

链接:pan.baidu.com/s/1yfbf0t7o… 提取码:eqks 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

样本分类输出（中文）：人样本分类输出（英文）：person 样本分类输出数量：1

训练集train： 7200个样本验证集valid： 1800个样本

训练集和验证集样本比例：约4:1

数据集使用说明下载并解压数据集后，确保目录结构完整。可直接用于项目训练将数据集中的 yaml文件中的路径替换为你的实际目录，即可训练模型完成检测。

一、数据集概述

该数据集主要面向 人群检测、行人识别、密集场景分析与人流统计 等任务设计，包含从不同场景（如街道、商场、地铁口、校园等）采集的多样化图像。

每张图片均经过精确的边界框（Bounding Box）标注，能够为深度学习模型提供可靠的训练数据。

数据项	说明
样本总数	9000 张图片
标注类别（中文）	人
标注类别（英文）	person
类别数量	1 类
训练集	7200 张（约占 80%）
验证集	1800 张（约占 20%）
数据格式	YOLO 格式（可快速用于检测训练）

✅ 已完成图像标注与数据划分，可直接导入 YOLO、RT-DETR 等检测框架。

在这里插入图片描述

二、数据集详情

该数据集结构清晰，解压后目录如下：

Crowd_Person_Dataset/
│
├── images/
│   ├── train/        # 训练图片
│   └── val/          # 验证图片
│
├── labels/
│   ├── train/        # 对应训练集标注文件（YOLO格式）
│   └── val/          # 对应验证集标注文件（YOLO格式）
│
└── dataset.yaml      # 数据集配置文件（路径与类别信息）

dataset.yaml 文件示例：

train: ./images/train
val: ./images/val

nc: 1
names: ['person']

⚠️ 注意：在使用前，请将 train 和 val 路径修改为你的本地实际路径。

在这里插入图片描述

三、数据集使用说明

该数据集支持主流检测框架，可直接用于目标检测模型训练。以 YOLOv8 为例，训练步骤如下：

1️⃣ 安装环境

pip install ultralytics

2️⃣ 启动训练

yolo detect train data=dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

3️⃣ 验证模型

yolo detect val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=dataset.yaml

4️⃣ 推理示例

yolo detect predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source='test_image.jpg'

💡 小贴士：

如果需要更高精度，可使用 yolov8m.pt 或 yolov8x.pt 作为预训练权重。

如果你想进行人群密度估计，可将检测结果结合计数逻辑实现区域人数统计。

在这里插入图片描述

四、适用场景

该数据集可广泛应用于多种 AI 视觉任务中，包括但不限于：

🚶‍♀️ 行人检测（Pedestrian Detection）
📸 人群计数（Crowd Counting）
🎥 视频监控异常检测
🏙️ 智慧城市人流分析
🛍️ 商场与地铁出入口流量监测
🧠 密集目标检测算法验证（如RepPoints、YOLOv8-seg、RT-DETR）

通过该数据集，你可以：

快速构建一个高准确率的行人检测模型；
验证模型在密集场景下的检测能力；
对比不同算法的检测性能（mAP、FPS、Recall 等）。

目标检测类任务

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是在图像或视频中识别并定位出目标对象的类别与位置。与分类任务不同，目标检测不仅需要判断图像中“是什么”，还要明确“在哪里”。在人群检测场景中，目标检测算法可实现对行人的精准识别与定位，进而用于人群计数、密度分析、安全监控等任务。

目标检测在人群计数任务中起到基础性作用。通过准确的人体定位信息，可以进一步实现：

跨摄像头追踪（Re-ID）

行为分析与异常检测

多目标跟踪（MOT）

人群密度估计与预测

在智慧城市、交通安全、零售分析、体育赛事等场景中，这些能力都具有广泛的商业与科研价值。

五、结语

本数据集为AI研究者与开发者提供了一个高质量的 人群检测与计数任务起点。无论你是刚入门的深度学习初学者，还是希望优化模型性能的研究者，该数据集都能助你快速构建高精度的检测系统。

本文介绍的《人群计数、行人检测数据集（9000张图片）》为AI目标检测任务提供了一个高质量、易上手的基础数据源。数据集已完成标注与划分，支持YOLO等主流检测框架，开发者仅需替换路径即可直接开始训练。

该数据集具有样本多样、结构清晰、标注精准等特点，非常适用于行人检测、人群统计、智慧安防与视频监控分析等应用场景。通过本数据集，你可以快速构建出具有实际应用价值的检测模型，为后续的算法优化与项目部署打下坚实基础。未来，我们将持续更新数据集内容，拓展更多复杂场景与多类别标注，助力AI研究者在目标检测与人群分析领域取得更高成果。