基于YOLOv8深度学习的行人车辆检测与计数系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集详解

1. 引言

行人和车辆检测在智慧城市、交通监控、无人驾驶等领域中有着广泛的应用。传统的计算机视觉方法通常基于特征提取，但随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法已经大大超越了传统方法，取得了显著的效果。YOLO（You Only Look Once）系列模型作为一类端到端的目标检测算法，因其速度快、精度高而被广泛应用，最新版本YOLOv8延续了这种优势。

在本篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv8实现行人和车辆检测与计数，并开发一个可视化的UI界面，方便用户实时查看检测结果。具体实现过程将包括数据准备、模型训练、UI界面设计、检测与计数的实现。我们还将提供完整的data.yaml文件和相应的代码。

目录

1. 引言

2. YOLOv8概述

3. 系统架构与功能概述

4. 数据集准备与标注

4.1 数据集选择

4.2 数据标注

4.3 data.yaml文件配置

5. YOLOv8模型训练

5.1 环境准备

5.2 模型训练

5.3 模型评估

6. 实时检测与计数

6.1 视频流输入

6.2 计数实现

7. UI界面设计

7.1 PyQt5安装

7.2 UI设计

8. 结论

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2. YOLOv8概述

YOLOv8是YOLO家族的最新成员，相比前几代模型，它在性能上有了显著提升。YOLOv8的特点如下：

• 速度更快：通过优化模型结构和引入更高效的推理方法，YOLOv8在推理速度上相较前代有进一步提升。
• 精度更高：改进了特征提取能力，使得在小物体检测以及多类物体检测上有更好