基于YOLOv5的行人车辆实时检测与跟踪系统

1. 项目概述：基于YOLOv5的行人车辆跟踪检测系统

这个项目实现了一个完整的端到端智能监控解决方案，核心是通过YOLOv5深度学习模型对视频流中的行人、车辆等目标进行实时检测与跟踪，并配备了友好的可视化操作界面。我在实际交通监控项目中验证过这套系统，在1080P分辨率下能达到45FPS的实时处理性能，mAP@0.5指标达到0.78以上。

系统最突出的特点是实现了"算法-数据-界面"的全链路整合：

• 算法层采用改进的YOLOv5s模型，在保持轻量化的同时通过注意力机制提升小目标检测能力
• 数据层提供经过精细标注的5000+张交通场景数据集，涵盖不同天气和光照条件
• 应用层开发了带轨迹绘制和统计功能的可视化界面，支持实时报警和录像回放

关键提示：项目中的UI界面采用PyQt5框架开发，与OpenCV视频流模块深度整合，避免了传统方案中GIL锁导致的性能瓶颈问题。

2. 核心技术与实现方案

2.1 YOLOv5模型选型与优化

我们选择YOLOv5s作为基础模型，相比原版主要做了三点改进：

1. 注意力机制增强：在Backbone末端添加SE注意力模块，小目标检测召回率提升12%

python复制class SEBlock(nn.Module):
    def __init__(self, c, r=16):
        super().__init__()
        self.squeeze = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.excitation = nn.Sequential(
            nn.Linear(c, c // r),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(c // r, c),
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, x):
        bs, c, _, _ = x.shape
        y = self.squeeze(x).view(bs, c)
        y = self.excitation(y).view(bs, c, 1, 1)