行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
系统概述
本资源包提供了一套完整的行人车辆检测与计数解决方案，采用先进的YOLOv5深度学习模型，结合Python编程语言，打造了一个界面美观、操作便捷的系统。该系统旨在智能监测道路交叉口的行人和车辆流动，适用于交通管理、安防监控等多种场景。通过本系统，用户能够轻松地对图片、视频以及实时摄像流中的行人和车辆进行识别和计数。
主要特性
- 基于YOLOv5模型：利用高效的YOLOv5算法实现快速精准的目标检测。
- 多功能界面：提供清晰的UI界面，支持图片、视频检测与摄像头实时监测。
- 计数功能：不仅检测，还能对行人与各类车辆进行计数，便于交通数据分析。
- 数据可视化：检测结果直接在界面上展示，同时支持结果的记录与保存。
- 用户管理：简单的登录注册机制，增强系统的适用性和安全性。
技术栈
- 深度学习模型：YOLOv5，具有高精度和快速推断的特点。
- 编程语言：Python，利用其强大的库进行图像处理和机器学习。
- 界面开发：PyQt5，构建用户友好的图形界面。
- 数据集：基于COCO和VOC，特别筛选出行人、车辆等目标数据。
如何使用
- 环境搭建：遵循
requirements.txt文件安装必要的Python库和环境。 - 数据准备：系统内包含训练好的数据集，用于模型的初始化加载。
- 训练流程：提供详细的训练指导，可根据需求调整模型参数并训练。
- 预测与应用：使用提供的脚本对图片或视频进行行人车辆的检测计数。
- 界面操作：启动应用后，用户可直观操作，选择检测对象并查看计数结果。
获取资源
完整的源代码、训练数据、依赖包以及详细的操作指南已打包，您可以通过参照原始文章获取下载链接。请确保您的开发环境符合要求，并按照指南逐步操作，以充分发挥这套系统的优势。
请注意，系统开发是为了教育和研究目的，实际应用时可能需要进一步的定制化和性能优化。
本README文件简要概述了行人车辆检测与计数系统的核心特性和使用方法，更多详细信息与技术支持，敬请参考项目包内的文档或原始发布的博客文章。