YOLOv5 城市交通流量监测系统产品系统

面向城市交通管理场景针对监控视频中的车辆•进行实时检测与流量统计，解决传统算法在噪声大、样本不均衡环境下的识别率低问题。

数据闭环：自主构建并标注交通数据集，采用 Mosaic 等数据增强技术清洗噪声数据，有效解决了类别不均衡 (Class Imbalance) 难题。
• 模型优化：基于 YOLOv5 框架集成 DeepSort 多目标跟踪算法，实现了车辆的精准识别与 ID 持续跟踪，大幅降低 ID Switch。
• 全栈开发：使用 PyQt 开发可视化交互界面，展示实时检测结果与流量统计图表，实现算法与前端无缝集成。
进行实时检测与流量统计，解决传统算法在噪声大、样本不均衡环境下的识别率低问题。

• 数据闭环：自主构建并标注交通数据集，采用 Mosaic 等数据增强技术清洗噪声数据，有效解决了类别不均衡 (Class Imbalance) 难题。
• 模型优化：基于 YOLOv5 框架集成 DeepSort 多目标跟踪算法，实现了车辆的精准识别与 ID 持续跟踪，大幅降低 ID Switch。
• 全栈开发：使用 PyQt 开发可视化交互界面，展示实时检测结果与流量统计图表，实现算法与前端无缝集成。