基于深度学习的行人车辆检测与计数系统（UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集）

1. 引言

随着全球城市化的加速发展，城市交通流量的增加导致了交通拥堵、交通事故和行人安全问题的日益严重。为了实现智能化的交通管理和提高交通效率，基于深度学习的行人和车辆检测系统成为智能交通系统（ITS，Intelligent Transportation System）中重要的组成部分。

传统的行人和车辆检测方法主要依赖于人工视觉或简单的图像处理方法，但由于光照变化、遮挡、视角变化等复杂环境因素，检测的准确性和鲁棒性难以保证。近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和目标检测算法的突破，行人和车辆的检测精度和速度都有了显著提升。

本文基于YOLO（You Only Look Once）系列模型（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8）开发了一个完整的行人和车辆检测与计数系统。系统集成了UI交互界面，能够在实时视频流中对行人和车辆进行检测、计数，并在界面中直观显示检测结果和统计数据。

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2. 研究背景与现状

2.1 传统行人和车辆检测方法

在智能交通管理中，常见的行人和车辆检测方法包括：