YOLOv10智慧交通行人车辆检测计数
YOLOv10 的实时检测系统，挺适合搞智慧交通方向的朋友试试。自带完整程序和数据，界面也做得比较友好，参数可调，统计图表也清晰。对城市路口的行人、车流监控那种需求，蛮对口的，跑起来也流畅，响应快。
YOLOv10 的目标识别能力，准确率还挺不错，尤其在人多车多的场景下，比起老版本更稳。你只要稍微熟点 Python，用起来不会太吃力，界面操作上也不复杂，能直接调识别阈值这些关键参数。
系统整合了计数统计逻辑，像是高峰时段车流量、行人密度判断这种场景，用这个就方便。识别完直接显示统计结果，还能导出，配合城市数据平台，效率高了不少。
另外，有几个点要注意：运行前最好检查下你的 Python 环境版本，PyTorch和OpenCV这些库要对得上，不然容易报错。还有就是硬件配置，最好有独显，推理速度差距挺的。
你可以先拿它配套的数据跑下测试，模拟环境调好再上线真环境，效果会更稳。要想深入点开发，也能自己扩展，比如加个区域限制、报警功能啥的，都有空间。
相关资料也给你备好了，像Python 计算机视觉和OpenCV 3 实现都能帮上忙。如果你对智能监控或交通系统感兴趣，这套资源真的可以试一试。
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