本论文资料围绕《基于深度学习的行人车辆检测与计数》整理，适合作为 行人车辆检测与计数识别系统 相关课题的写作与排版参考，提供 Word 可编辑版本，并附 PPT 资料。

论文内容可参考：

1）研究背景与任务定义：以行人车辆检测与计数识别系统为核心课题，支持 7 类目标，代表类别包括 person（行人）、bicycle（自行车）、car（小汽车） 等。

2）数据集与实验设置：基于 内置 5542 张经人工筛选的交通/街景标注图像数据集 完成实验构建，并说明 训练集 2856 张，验证集 1343 张，测试集 1343 张 的划分方式。

3）模型与方法：重点描述 YOLOv5 至 YOLOv12 共八个模型在该任务中的建模思路、训练过程、推理流程与对比结果。

4）系统实现：项目支持 图片、视频、摄像头等多种输入源，界面端可实时显示检测结果与置信度，前端采用 PySide6 构建可视化 UI 界面，集成模型推理、结果展示与交互操作，并支持一键演示，可完成结果展示与交互操作。

5）应用功能：支持 主题背景、图片、图标设置以及 UI 控件增减、CSV 导出、带框图片/视频保存以及 SQLite 数据库存档，并包含 登录注册界面（也可按需关闭）、在线上传与切换 YOLO 模型权重，便于不同方案效果对比 等设计点。

6）参考用途：适合课程设计、项目报告、论文初稿撰写以及答辩展示准备。