基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1. 引言

行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了YOLO一贯的高效性和准确性，在速度和精度上均进行了优化，成为行人检测的理想选择。

本文将介绍如何利用YOLOv8框架，结合图形用户界面（UI）实现一个完整的行人检测与识别系统。系统将能够实现对输入图像或视频流中的行人进行实时检测，并通过用户友好的UI界面进行交互。通过这一系统，我们可以自动化地进行行人检测，提升安防与监控系统的效率。

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目录

1. 引言

2. 系统设计与目标

2.1 系统目标

2.2 系统架构

3. 数据集准备与处理

3.1 数据集来源

3.2 数据标注

3.3 数据增强

4. 模型训练

4.1 YOLOv8简介

4.2 环境配置

4.3 配置训练参数

4.4 开始训练

5. 推理与结果展示

5.1 单张图片检测

5.2 实时视频检测

6. UI界面开发

6.1 功能需求

6.2 使用PyQt5开发UI

7. 总结与展望

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2. 系统设计与目标

2.1 系统目标

本系统的目标是设计一个基于深度学习的行人检测与识别系统࿰