办公室监控系统一个基于 Flask 的 Web 应用程序通过计算机视觉和 YOLO 对象检测来监控办公室工作区域。系统跟踪人员在不同工作区域的存在情况并记录在每个区域停留的时间。功能使用 YOLOv8 实现实时人员检测和跟踪监控多个工作区域跟踪每个定义工作区域的时间提供视频上传和处理的 Web 界面支持下载处理后的视频提供阿拉伯语用户界面先决条件Python 3.8OpenCVPyTorchUltralytics YOLOFlask支持 CUDA 的 GPU可选用于提升性能安装克隆仓库cdoffice安装所需依赖pipinstall-rrequirements.txt下载 YOLOv8 模型系统首次运行时会自动下载 YOLOv8n 模型。项目结构├── app.py # Flask Web 应用程序 ├── main.py # 核心处理逻辑 ├── utils.py # 工具函数 ├── templates/ # HTML 模板 │ └── index.html # 上传界面 ├── uploads/ # 上传视频存储目录 └── output_video/ # 处理后视频存储目录使用方法启动 Flask 服务器python app.py打开 Web 浏览器并访问http://localhost:5000通过界面上传视频。系统将处理视频并跟踪指定工作区域内的人员计算每人每个区域的停留时间生成带有可视化效果的处理后视频使用提供的链接下载处理后的视频。工作区域系统监控 6 个预定义的工作区域区域 1-6通过多边形坐标定义不同的工作空间区域。每个区域监控以下内容人员的存在情况每人停留的累计时间进入/退出事件技术细节检测与跟踪使用 YOLOv8 进行人员检测实现对象跟踪以分配一致的 ID按指定间隔处理视频帧时间跟踪记录每个跟踪对象的进入/退出时间戳计算每人停留在每个区域的累计时间在视频处理过程中实时更新可视化使用颜色编码显示工作区域的多边形区域为检测到的人员提供标注框和 ID 标签视频中叠加显示每个区域的停留时长通过这个系统用户可以轻松监控办公室内各个工作区域的使用情况并获取详细的时间统计与可视化结果。
