PyQt6+YOLO 车辆检测系统实操

今天给大家分享我做的pyqt车辆检测系统 —— 用 PyQt6 做界面，加了 YOLO 检测引擎，能识别小车、卡车这些车型，还支持图片、视频、摄像头三种检测方式。下面按操作顺序一步步说，特别好懂，适合刚接触的同学参考。​

一、先明确系统核心功能

• 能识别 4 种车：van、truck、bus、car

• 有 3 种检测模式：图片检测、视频检测、摄像头实时检测​

• 能调参数、导结果：改置信度阈值，导出检测图、报告，还能看历史记录​

二、操作演示

步骤 1：检测图片，看车辆信息​

打开系统后，点 “图像检测”，上传第一张车的图片，点检测 —— 马上就能看到结果：车周围有框，还标了是哪种车、准不准。​

再传第二张有好几辆车的图，同样很快出结果，连车的数量都能算出来。这一步就是验证系统能不能快速认对车，结果很靠谱。​

步骤 2：调置信度阈值，看结果变化​

检测完图片后，界面上有个 “置信度阈值” 滑块，能左右拖。​

• 把滑块拉到 0.95（很高的数值）：之前的检测结果没了。因为这个数值太高，只有几乎 100% 确定是车的才会显示，有点 “太严格” 了。​

• 再把滑块拉回中间（比如 0.6）：结果又出来了。这个数值刚好，既能认对车，又不会漏。​

步骤 3：检测视频，看动态效果​

切换到 “视频检测”，导入一段路上的监控视频，点 “开始检测”。​

视频播放的时候，每一辆车都会被标上框，还能看到 “FPS”（每秒检测多少帧，≥25 就很流畅）、“延迟”（很快，几十毫秒），右边还会算一共检测到多少辆小车、卡车。​

就算车在动，也能跟得上，不会卡，这一步就是看系统能不能处理动态的视频。​

步骤 4：用摄像头检测，模拟真实监控​

点 “摄像头检测”，再点 “启用摄像头”—— 电脑的摄像头就打开了，车都会被标上框，车动的时候框也会跟着动，不会掉。​

这一步就像实际的道路监控，能实时认车，很实用。​

步骤 5：导出结果，存起来方便看​

不管是检测图片、视频还是摄像头，都能导出结果：​

• 点 “导出检测图片”：把有框的检测图存成 PNG/JPG，想存哪存哪。​

• 点 “导出检测报告”：生成 Excel 或 PDF，里面记了检测时间、有多少辆车、每辆车的信息。​

• 点 “导出对比图”：能存一张 “原图 + 检测图” 的对比图，一眼看出检测效果。​

• 点 “历史记录”：之前所有的检测任务都在这，什么时候检测的、用了什么模式，都能查到。​

三、总结一下​

这个系统就是按我最初想的功能做的：能认车、能检测不同类型的内容、能调参数、能导结果。操作很简单，一步步来就能出效果，适合用来做课程设计、毕业设计，或者简单的道路监控场景用。​

如果想知道具体怎么搭这个系统，或者要代码、数据，评论区说一声，我再详细讲～觉得有用的话，点赞收藏一下吧！​

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