本次大作业，我们小组完成了基于Yolov5 的车型、行人、车牌检测，基于lpr3的车牌号码识别以及基于deepsort的车流量计数任务，并将所有功能集成为一体，完成了一个交互式的交通识别检测GUI系统。
我们首先选用了速度更快的Yolov5作为基模型，完成10种车型，行人的目标检测任务。在此基础上，我们使用了封装好的lpr3库完成了车牌的检测任务，并以deepsort为基础完成了4种类别的目标流量计数。最后我们将所有的功能封装进了该GUI系统中，以用于车辆实时计数。
！！！注意！！！ 由于本项目过大，在此仅展示核心代码，请点击此链接手动下载完整的项目
环境配置：
cd traffic-detect-GUI
pip install -r requirements.txt
若要在本地电脑运行GUI系统，还需要安装QT Designer。请依据连接中给出的参考下载步骤安装。
运行我们的GUI界面：
python mymain.py
如果视频较长或视频中车流量较慢，在不使用GPU加速的情况下检测需要一定时间，待界面左下角提示 Ready! 时，便可点击 开始 查看结果。
您可以在此处下载我们的yolov5车型+行人识别预训练模型。