构建了一套基于计算机视觉的智能人流监控与分析系统，采用"算法处理-后端服务-前端展示"的三层架构设计。在算法层面，基于OpenCV和YOLOv5开发了实时视频分析引擎，通过RTSP协议接入监控摄像头流，实现人流量统计、密度热力图生成和行为分析等功能，处理延迟控制在200ms以内，准确率达到98%。后端服务采用SpringBoot+MyBatis架构，使用Redis缓存实时数据，MySQL持久化存储统计结果，设计了一套高效的消息队列机制确保算法结果稳定传输，同时集成Spring Security实现完善的RBAC权限管理体系，支持多级管理员权限分配。前端基于Vue3+TypeScript开发，通过WebSocket与后端保持长连接，使用Element Plus构建管理界面，借助ECharts实现多维数据可视化，包括实时人流量曲线、时段对比柱状图、区域热力分布图等，并支持数据导出和报表生成。系统创新性地采用FFmpeg进行视频转码和流媒体分发，通过HLS协议实现低延迟视频预览，同时开发了移动端适配界面，方便管理人员随时随地查看监控数据。目前系统已部署在多个商场和交通枢纽，日均处理视频流超过1000小时，帮助客户优化运营方案，在某某商业综合体应用中使安保人力成本降低40%，客流转化率分析准确度提升35%，未来计划集成人脸识别和轨迹追踪功能，进一步强化商业智能分析能力。
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