如何在Windows 10平台上搭建基于YOLOv8的行人检测计数系统，并通过PyQt5实现一个简洁的GUI界面？

要搭建基于YOLOv8的行人检测计数系统并在Windows 10平台上通过PyQt5实现一个简洁的GUI界面，你需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[实现高效行人检测与计数的Yolov8系统](https://wenku.csdn.net/doc/7j28ao9pdn?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：确保你的Windows 10系统中安装了Anaconda3，并通过它创建一个新的虚拟环境。激活该环境并安装Python 3.8、PyTorch深度学习库1.9.0及其CUDA 11.1版本，以支持GPU加速计算。
2. 安装依赖库：使用pip安装PyQt5以及ultralytics的YOLOv8模型所需的其他依赖，比如numpy、opencv-python等。
3. 获取模型和源码：从提供的资源《实现高效行人检测与计数的Yolov8系统》中获取yolov8的Python源码和ONNX模型文件。
4. GUI设计：利用PyQt5设计GUI界面，你可以使用PyQt5的工具和功能，比如QtDesigner来设计界面，并通过Python代码实现用户交互逻辑。
5. 系统集成：将YOLOv8行人检测模型集成到GUI应用程序中。在GUI程序中嵌入模型执行的代码，处理视频流或图像文件，并将检测结果显示在界面上。
6. 测试和调试：在集成完成后，对整个系统进行全面测试，确保GUI界面的响应性、模型检测的准确性和系统的稳定性。
通过这些步骤，你可以成功搭建起一个功能完备的行人检测计数系统，利用YOLOv8模型的高效性和PyQt5的用户友好的GUI界面。
为了进一步提升你的项目实战能力，建议深入研究YOLOv8模型的工作原理，参考提供的实现细节参考链接，并探索如何在PyTorch框架下进行模型的优化和调整。

参考资源链接：[实现高效行人检测与计数的Yolov8系统](https://wenku.csdn.net/doc/7j28ao9pdn?spm=1055.2569.3001.10343)