行人车辆检测与计数系统PythonYOLOv5深度学习模型清新界面

1. 适用场景

行人车辆检测与计数系统基于YOLOv5深度学习模型，结合清新友好的用户界面，为各类应用场景提供了强大的视觉感知能力。该系统主要适用于以下场景：

交通监控与管理

• 城市道路实时交通流量统计
• 十字路口行人过街行为分析
• 停车场车辆进出计数管理
• 高速公路车辆类型识别与统计

安防监控系统

• 公共场所人流密度监控
• 重点区域人员出入统计
• 异常行为检测与报警
• 夜间车辆灯光识别

商业分析应用

• 商场客流量统计分析
• 零售店铺顾客行为分析
• 展览会参观人数统计
• 餐厅就餐人数监控

智慧城市建设

• 智能交通信号灯控制
• 公共交通安全预警
• 城市基础设施规划数据收集
• 环境监测与数据分析

2. 适配系统与环境配置要求

硬件要求

最低配置

• CPU：Intel i5 或同等性能处理器
• 内存：8GB RAM
• 存储：20GB 可用空间
• 显卡：集成显卡（仅CPU模式）

推荐配置

• CPU：Intel i7 或 AMD Ryzen 7 及以上
• 内存：16GB RAM 或更高
• 存储：50GB SSD
• 显卡：NVIDIA GTX 1660 或更高（支持CUDA加速）

高性能配置

• GPU：NVIDIA RTX 3060 及以上
• 显存：8GB 或更高
• 内存：32GB RAM
• 存储：NVMe SSD

软件环境

操作系统支持

• Windows 10/11（64位）
• Ubuntu 18.04/20.04/22.04 LTS
• macOS 10.15 或更高版本

Python环境

• Python 3.8 或更高版本
• PyTorch 1.8 或更高版本
• CUDA 11.1+（GPU版本）
• cuDNN 8.0+（GPU版本）

依赖库

• OpenCV 4.5+
• NumPy
• Pillow
• Matplotlib
• Streamlit/Tkinter（界面依赖）

3. 资源使用教程

环境安装步骤

第一步：安装Python环境

# 创建虚拟环境
python -m venv yolov5_env
source yolov5_env/bin/activate  # Linux/macOS
yolov5_env\Scripts\activate     # Windows

# 安装基础依赖
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio

第二步：安装项目依赖

# 安装YOLOv5核心依赖
pip install ultralytics
pip install opencv-python
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install pillow

# 安装界面相关依赖
pip install streamlit  # 或 tkinter（通常系统自带）

第三步：模型下载与配置

# 下载预训练模型
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov5s.pt')  # 自动下载模型

# 或者手动下载模型文件
# 将模型文件放置在指定目录

基本使用流程

启动检测系统

# 命令行启动
python main.py --source 0  # 摄像头
python main.py --source video.mp4  # 视频文件
python main.py --source image.jpg  # 图片文件

界面操作指南

1. 点击"选择文件"按钮加载媒体源
2. 设置检测参数（置信度阈值、IOU阈值）
3. 点击"开始检测"按钮启动识别
4. 实时查看检测结果和统计信息
5. 使用"保存结果"功能导出检测数据

高级功能使用

• 批量处理：支持文件夹批量检测
• 实时流媒体：支持RTSP/RTMP流
• 自定义模型：加载训练好的自定义模型
• 数据导出：支持CSV、JSON格式导出

4. 常见问题及解决办法

安装相关问题

问题1：CUDA版本不兼容

解决方案：
1. 检查CUDA版本：nvidia-smi
2. 安装对应版本的PyTorch：
   pip install torch==1.13.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
3. 或使用CPU版本：
   pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

问题2：依赖冲突

解决方案：
1. 创建新的虚拟环境
2. 按照requirements.txt顺序安装
3. 使用conda管理环境：
   conda create -n yolov5_env python=3.8
   conda activate yolov5_env

运行相关问题

问题3：模型加载失败

解决方案：
1. 检查模型文件路径是否正确
2. 确认模型文件完整性
3. 重新下载模型文件：
   from ultralytics import YOLO
   model = YOLO('yolov5s.pt')

问题4：内存不足

解决方案：
1. 减小批处理大小：--batch-size 4
2. 降低图像分辨率：--imgsz 640
3. 使用更小的模型：yolov5n.pt
4. 启用GPU内存优化

性能优化建议

GPU加速优化

• 确保CUDA和cuDNN正确安装
• 使用半精度推理（FP16）
• 启用TensorRT加速（如果可用）
• 调整批处理大小以获得最佳性能

CPU优化策略

• 使用多线程处理
• 优化图像预处理流水线
• 启用OpenMP并行计算
• 调整图像缩放策略

检测精度问题

低检测精度

解决方案：
1. 调整置信度阈值：--conf 0.25
2. 提高IOU阈值：--iou 0.45
3. 使用更大的模型：yolov5l.pt或yolov5x.pt
4. 对特定场景进行模型微调

漏检问题处理

• 增加数据增强
• 调整锚点框尺寸
• 使用多尺度检测
• 集成多个模型结果

界面相关问题

界面卡顿

解决方案：
1. 降低显示帧率
2. 启用硬件加速
3. 优化界面渲染逻辑
4. 使用更轻量级的GUI框架

显示异常

• 检查OpenCV版本兼容性
• 确认图像格式支持
• 更新图形驱动程序
• 检查分辨率设置

通过以上详细的配置指南和问题解决方案，用户可以快速部署并使用这个功能强大的行人车辆检测与计数系统，为各种应用场景提供准确的视觉感知能力。