基于深度学习的YOLOv5与PyQt5的道路车辆识别检测系统（含GUI、数据集、模型及操作指南、评估指标曲线）.zip
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简介：
本资源提供了一个集成深度学习模型YOLOv5和Python GUI框架PyQt5的道路车辆识别检测系统，包含详细的数据集、操作指南以及性能评估图表。
基于深度学习YOLOv5与pyqt5实现的道路车辆识别检测系统（带GUI界面+3443张数据集及标签+训练好的模型+操作使用说明+评估指标曲线）：
项目介绍：
1. 该模型由道路监控视角拍摄的共计3443张图片的数据集进行训练，包含超过12000个目标车辆实例。这些图像被细分为car、bus和truck三类。经过充分迭代（共进行了300次），mAP值达到接近0.9的成绩，并且准确率超过了96%。
2. 本项目结合了pyqt5开发的用户界面，能够识别并检测本地图片及视频中的车辆信息；同时支持调用电脑摄像头进行实时监测。
3. 用户可以根据自己的需求训练其他数据集以生成新的模型。此外，该项目还提供了二次开发的基础框架，适用于毕业设计、课程作业等场景。
4. 该系统可用于监控和记录包括但不限于闯红灯行为以及不礼让行人的违规操作等多种交通违法行为的识别任务中。
5. 按照提供的指导说明安装环境后即可顺利运行本项目。
6. 数据集中包含3443张车辆图片，附带VOC格式与YOLO标签文件，标注准确无误。
该项目主要面向正在进行毕业设计的学生以及需要进行实际操作的深度学习、图像处理等领域学生或研究者。同样适用于课程作业和期末大作业等场景，并提供完整的项目源代码及详细的操作指南文档以供参考使用。
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