行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

1. 引言

行人检测（Pedestrian Detection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、智能安防、交通监控等领域。行人检测的目标是从图像或视频中检测出行人的位置，并标出其在图像中的边界框。随着深度学习技术的快速发展，YOLO（You Only Look Once）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。

本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检测，并通过Streamlit构建一个UI界面，实时展示行人检测结果。我们将覆盖数据集准备、YOLOv5模型训练、检测过程以及如何通过Streamlit将其实现为一个可视化Web应用。

2. 系统架构

行人检测系统由以下几个核心模块组成：

1. 数据集准备：收集并标注行人数据集，供YOLOv5训练使用。
2. YOLOv5模型训练：使用YOLOv5进行行人检测模型的训练。
3. 检测过程：在新图像或视频中进行行人检测。
4. UI界面：通过Streamlit构建Web应用，展示检测结果。

3. 数据集准备