【计算机毕业设计参考程序代码】基于yolov8与pyqt5的交通车辆检测与统计分析程序

该项目采用了PyQt5、YOLOv8和TensorFlow创建了一个人工智能系统，旨在通过摄像头监控交通并使用YOLOv8模型分析图像，实现车辆检测和识别（包括汽车、摩托车、卡车和公共汽车）。此外，该系统还能够检测车速，并对超速的车辆进行罚款处理。

系统的工作原理是通过摄像头捕捉交通图像，利用YOLOv8模型对图像进行分析，以识别车辆类型、车牌信息和速度。这些数据经过处理后可以在罚款系统中使用。

该项目使用PyQt5构建了用户友好的界面，允许用户设置车速限制、启动和停止车牌读取过程，并查看车辆类型计数。

该项目对于通过自动发出交通罚款和提供无人值守的交通监控方法来加强交通纪律具有重要意义，同时也可以提高交通安全和管理效率。然而，在实施该项目时，需要确保保护用户隐私，遵守相关法律法规，并确保罚款系统的准确性和公正性。

-----------------------------程序使用说明------------------------------------

1、本地配置python3.8环境，并配置pycharm;
2、下载该代码后，为该程序单独配置虚拟运行环境；
3、配置安装requirements.txt中的三方包，使用以下指令：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
4、将.EasyOCR.zip减压到自己电脑的C盘用户文件夹下，例如我的地址为C:\Users\Dell\.EasyOCR
4、运行main.py程序即可

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