基于深度学习YOLOv8的夜间车辆检测系统（深度学习代码 + UI界面 + 训练数据集）

引言

随着城市化进程的不断推进和智能交通系统的发展，车辆检测已成为交通管理、智能驾驶、城市安全等领域的关键技术。尤其是在夜间，传统的车辆检测方法由于光照不足，容易受到环境影响，导致检测准确率下降。深度学习技术尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型因其实时性和高准确度，成为了车辆检测领域的研究热点。

在本文中，我们将构建一个基于YOLOv8模型的夜间车辆检测系统。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，具有更高的检测速度和精度。我们将详细介绍如何使用深度学习进行夜间车辆检测，并结合Python开发一个图形用户界面（GUI）来展示结果。最后，提供完整的代码和数据集，帮助您从零开始实现这一系统。

系统架构

该夜间车辆检测系统包含以下几个模块：

1. 数据集准备与预处理：收集并标注夜间车辆数据，进行必要的数据预处理。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8模型训练检测器，针对夜间环境的特点调整模型参数。
3. 实时检测与推理：使用训练好的YOLOv8模型对输入图像进行实时推理，识别并定位夜间车辆。
4. 图形用户界面（GUI）开发