基于深度学习YOLOv5的行人车辆检测与计数系统

引言

随着智能交通系统（ITS）和自动驾驶技术的快速发展，行人和车辆检测与计数已成为城市交通管理、公共安全监控、自动驾驶系统中的一个重要环节。传统的交通监控依赖人工观察和标注，效率低下且容易出错。随着深度学习技术，尤其是目标检测技术的兴起，使用深度学习模型进行行人和车辆检测变得越来越普及和高效。

YOLO（You Only Look Once）是目前应用广泛的目标检测算法之一，尤其在实时检测任务中具有极高的效率。YOLOv5是YOLO系列中的一个较新版本，采用了更加优化的架构，能够以较低的延迟进行目标检测，适合用于交通监控中的行人和车辆检测。

本文将详细介绍如何基于YOLOv5实现行人和车辆的检测与计数系统。我们将从数据集准备、模型训练、代码实现、图形界面开发等方面进行讲解，最后展示如何实现一个实时行人和车辆检测的完整系统。

文章结构：

1. 系统设计与需求分析
2. 数据集与数据预处理
3. YOLOv5模型训练
4. PySide6图形界面开发
5. 实时检测与计数
6. 总结与展望

1. 系统设计与需求分析

1.1 功能需求

本系统的核心任务是行人和车辆的自动检测与计数，具体功能需求包括：