深度学习行人过街检测：基于YOLOv5的实现与UI界面搭建

随着智能交通和自动驾驶技术的迅速发展，行人检测已成为道路安全和智能驾驶系统中的重要环节。行人过街检测不仅能帮助提高交通安全，还能促进智能交通系统的自动化和智能化。YOLOv5（You Only Look Once version 5）作为一种高效的目标检测算法，其优越的实时性和精确度使其成为行人检测的首选模型。

本文将详细介绍如何使用YOLOv5模型进行行人过街检测，并通过UI界面展示检测结果。我们将涵盖数据集准备、模型训练、推理过程、UI界面搭建等内容，最后提供完整的代码和参考数据集，帮助读者实现一个完整的行人过街检测系统。

一、项目背景与目标

1.1 项目背景

行人过街检测是智能交通系统中的重要组成部分。其主要目的是通过计算机视觉技术，自动检测图像或视频中的行人，并判断是否存在过街行为。实时检测和识别行人并提供有效的反馈信息，将极大提升交通管理效率，减少交通事故，特别是在交通繁忙的城市环境中。

YOLOv5是一种深度学习目标检测算法，它通过卷积神经网络（CNN）架构，能够在保证高精度的同时实现快速推理，特别适合用于实时的行人检测任务。

1.2 项目目标

本项目的主要目标是：

1. 行人过街检测：通过YOLOv5检