简介
随着智能交通系统的发展，实时检测车辆和行人变得越来越重要，以提高道路安全和交通管理效率。我们开发了一种基于YOLOv5目标检测模型的车辆与行人检测系统。本报告将详细介绍该系统的实际应用与实现，包括系统架构、功能实现、使用说明、检测示例、数据集获取与介绍、YOLOv5模型介绍及其训练过程。
系统架构
系统组成
- 用户界面（GUI）：基于PyQt5开发，支持图像、视频和实时摄像头检测功能。
- 检测模型：基于YOLOv5的目标检测模型，用于识别车辆和行人。
- 视频处理模块：处理视频流，实现实时车辆与行人检测。
- 数据管理模块：负责数据的加载、保存及标注。
工作流程
- 用户加载图像/视频或启动摄像头。
- 系统调用YOLOv5模型进行车辆与行人检测。
- 检测结果显示在GUI上，包括车辆和行人的位置和类别。
- 用户可以保存检测结果。
功能实现
python
复制代码
# 请参考上文提供的代码示例，进行相应的车辆与行人检测
