基于YOLOv10的雾天行人与车辆检测系统（含完整程序及数据）

简介：
本项目提出了一种基于改进YOLOv10算法的雾天行人和车辆智能检测系统，并提供了完整的代码和测试数据，助力研究者深入探索。 本段落详细介绍了在雾天环境中使用YOLOv10实时检测行人和车辆的方法，并涵盖了从环境搭建、数据处理到模型部署的全过程。最终实现的效果不仅能够高精度地完成任务，还配备了一个易于操作且美观大方的图形用户界面。 适合人群：熟悉机器视觉与深度学习的研究者及工程师，尤其是那些在交通安全和智能监控领域工作的专业人士。 使用场景及目标：本项目适用于智能交通工具和公共安全管理，在雨雪雾霾等恶劣天气条件下保障道路交通安全。 补充说明：作者指出未来可以通过扩大训练数据集来提高算法对极端气候条件的适应性，并通过与其他先进的人工神经网络融合或采用模型量化技术等方式进一步优化原型软件的功能性能及用户体验。