yolov5车辆检测 含界面

引用和引用[2]提供了基于yolov5的车辆检测算法和界面。这些算法和界面可以用于识别交通场景中的车辆，包括货车和公交车。这些资源包括已训练好的权重文件、源码、原始图像数据集、标注数据集、pyqt5交互界面以及使用说明。您可以通过下载这些资源并运行相应的代码，实现yolov5车辆检测并查看结果界面。

相关问题

yolov5行人检测ui界面

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，可以用于检测行人、车辆、动物等目标。与此同时，它也提供了用户友好的UI界面，方便用户进行使用和调试。以下是YOLOv5行人检测UI界面的介绍：

1.主界面：该界面显示YOLOv5行人检测的整体情况，包括图片或视频的载入和检测结果的显示。

2.设置界面：该界面提供了参数设置的选项，包括模型选择、置信度、非极大值抑制（NMS）的阈值等。

3.结果界面：该界面显示YOLOv5行人检测的结果，包括检测到的行人数量、坐标位置以及置信度等信息。

4.日志界面：该界面显示YOLOv5行人检测过程中的日志信息，包括载入图片或视频的时间、模型初始化时间、检测时间等。

yolov5车辆和行人检测

yolov5是一种基于yolo目标检测算法的模型，可以用于车辆和行人的检测。该模型可以通过对图像进行预处理，然后输入到模型中进行检测。检测完成后，可以得到行人和车辆的位置信息，并可以在图像上进行标注。这样就可以实现对行人和车辆的检测和识别。该技术在交通安全、安防保护和公共场所管理等领域有广泛的应用。通过检测行人和车辆，可以及时避免交通事故的发生，防止可疑人员进入，以及统计人流量和车流量数据，优化资源的分配。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）](https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/129369479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [23年 车辆检测+车距检测+行人检测+车辆识别+车距预测（附yolo v5最新版源码）](https://blog.csdn.net/m0_68036862/article/details/128667487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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