基于深度学习的行人和车辆检测与计数系统：使用YOLOv10、UI界面及自定义数据集的实现

引言

随着城市化进程的加快，交通监控和管理变得愈发重要。行人和车辆检测与计数系统能够在交通监控、城市管理、智能停车等多个领域发挥关键作用。本博客将详细介绍如何使用YOLOv10模型构建一个基于深度学习的行人和车辆检测与计数系统。系统将包括一个用户友好的UI界面、数据集的使用、模型的训练与评估以及完整的代码实现。

目录

引言

一、系统概述

1.1 系统目标

1.2 系统结构

二、YOLOv10算法概述

2.1 YOLOv10简介

2.2 YOLOv10的主要特点

三、数据集准备

3.1 数据集选择

3.2 数据集格式

3.3 data.yaml文件

四、环境配置

4.1 软件环境

4.2 硬件环境

五、模型训练

5.1 加载数据集

5.2 模型初始化

5.3 训练模型

5.4 模型评估

六、实时检测与计数

6.1 实时检测代码

七、用户界面设计

7.1 UI框架选择

7.2 UI实现代码

八、项目总结

8.1 项目效果

8.2 未来工作

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一、系统概述

1.1 系统目标

本系统的主要目标是：

• 实时检测和计数行人和车辆。
• 提供用户友好的图形界面，允许用户上传视频或图片进行检测。
• 实现高效、准确的目标检测。

1.2 系统结构

系统主要分为以下几个模块：

1. 数据准备：收集、标注和预处理数据集。
2. 模型训练：使用YOLOv10进行行人和车辆检测模型的训练。
3. 用户界面：构建一个简单易用的UI，展示检测结果。