基于深度学习的行人车辆检测与计数系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集

随着智能监控、自动驾驶等技术的发展，行人和车辆的实时检测与计数成为了重要的研究领域之一。基于深度学习的物体检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，已经成为了物体检测领域的标准工具。本文将介绍如何利用YOLOv5进行行人和车辆的检测与计数，并通过UI界面展示结果，形成一个完整的行人车辆检测与计数系统。我们将提供从数据集的选择、YOLOv5模型的训练、UI界面的设计到代码实现的详细过程。

1. 系统概述

本项目目标是利用YOLOv5模型对视频或图片中的行人和车辆进行检测与计数，并通过简单易用的UI界面进行展示。系统的主要模块包括：

1. 数据集的准备与处理
2. YOLOv5模型的训练与优化
3. 检测与计数算法
4. UI界面的设计与实现

2. 数据集的选择与准备

为了训练YOLOv5模型进行行人和车辆的检测，我们需要一个包含行人、车辆以及其他可能物体的标注数据集。常用的行人和车辆检测数据集有：

2.1 COCO数据集

COCO（Common Objects in Context）数据集是一个广泛使用的物体检测数据集，包含了80类物体，其中包括“人”和“车”。虽然COCO数据集涵盖了大量的物体，但如果只是关注行人和车辆，也可以从中提取相关的标注。