【文章內容適用于任意目標檢測任務】【GUI界面系統不局限于YOLOV13，主流YOLO系列模型同樣適用】本文以車輛行人檢測為背景，介紹基于【YOLOV13模型】和【AI大模型】的圖形用戶（GUI）界面系統的開發。助力大論文實現目標檢測模型的應用部署🚀🚀

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基于YOLOv13和AI大模型的車輛行人檢測問答界面系統項目🛩?🛩?

1、YOLOv13介紹🌱🌱

代碼地址：https://github.com/iMoonLab/yolov13

YOLO系列模型以其卓越的精度和計算效率在實時目標檢測中占據主導地位。然而，無論是YOLO11及更早版本的卷積架構，還是YOLOv12引入的基于區域的自注意力機制，都局限于局部infor配對聚合和成對相關建模，缺乏捕獲全局多對多高階相關性的能力，這限制了復雜場景下的檢測性能。針對上述挑戰， Mengqi Lei, Siqi Li 等人提出了YOLOv13，一種精確、輕量級的物體檢測器。在模型中，首先提出了一種基于超圖的自適應相關增強（HyperACE）機制，該機制自適應地利用潛在的高階相關性，克服了以往僅限于基于超圖計算的成對相關建模的局限性，實現了高效的全局跨定位和跨尺度特征融合和增強。其次，提出了一種基于HyperACE的全管道聚合和分發（Full PAD）范式，通過將相關增強特征分布到全管道，有效地實現了整個網絡內的粒度信息流和表示協同。最后，提出利用深度sep可耕卷積來替代普通大核卷積，并設計一系列在不犧牲性能的情況下顯著降低參數和計算復雜度的塊。作者在廣泛使用的MS COCO基準上進行了廣泛的實驗，實驗結果表明，YOLOv13以更少的參數和FLOPs實現了最先進的性能。具體來說， YOLOv13-N 比 YOLO11-N 提高了 3.0% 的 mAP，比 YOLOv12-N 提高了 1.5%。

2、本項目AI大模型介紹🌱🌱

本項目引入兩類主流大模型DeepSeek和Kimi AI，用戶可在界面系統實現問答任務。問答時可任意切換使用deepseek和Kimi AI，以滿足多元化任務需求。

2.1 DeepSeek

官網地址：https://www.deepseek.com/

DeepSeek 是深度求索公司推出的先進 AI 助手，核心產品包括 DeepSeek-V3（支持128K長文本的高性能大模型）、DeepSeek Coder（專為編程優化的AI）和 DeepSeek Search（智能搜索引擎）。它具備強大的自然語言處理能力，可高效完成問答、寫作、代碼生成等任務，并支持讀取PDF/Word/Excel等文件。deepseek致力于為用戶提供智能、便捷的AI體驗。

2.2 Kimi AI

官網地址:https://www.kimi.com/

Kimi AI是月之暗面（Moonshot AI）推出的智能助手，基于自研大模型技術，擅長長文本處理（支持超長上下文對話）、高效信息檢索和復雜任務處理。其亮點在于流暢的中英文交互、精準的語義理解和多輪對話能力，尤其適合閱讀分析、內容創作和辦公場景。

3、Pyside6介紹🌱🌱

本項目基于Pyside6開發而來，PySide6 是 Qt 公司（The Qt Company）官方提供的 Python 綁定庫，基于 Qt 6 框架，允許開發者使用 Python 語言快速開發功能強大的跨平臺桌面應用程序。作為 Qt for Python 的核心組件，它完整封裝了 Qt 6 的 C++ API，提供包括 GUI 控件（如 QWidget、QML）、網絡通信、數據庫訪問、多線程、3D 渲染等在內的全套功能模塊。PySide6 采用 LGPL 開源協議，可免費用于商業項目，其 API 設計與 C++ Qt 高度一致，同時兼具 Python 的簡潔語法特性，顯著降低了 Qt 的學習門檻。相比第三方綁定的 PyQt6，PySide6 由 Qt 官方直接維護，更新更及時，兼容性更有保障，尤其適合需要長期維護的中大型項目。通過結合 Python 的高效開發與 Qt 的穩定運行時，PySide6 成為開發跨平臺工業軟件、科學工具和商業應用的理想選擇。

4、車輛行人檢測問答系統介紹與演示🌱🌱

4.1 車輛行人檢測問答系統介紹

本項目為基于YOLOv13和AI大模型的車輛行人檢測問答系統，界面設計由PySide6完成。系統的架構設計采用了處理層、界面層、控制層的設計模式，并使用專業的封裝工具PyInstaller等將設計好的系統封裝輸出。該系統的架構設計示意簡圖如下圖所示。

本系統具體由登錄管理、車輛行人圖像檢測、問答助手三個核心模塊構成：
1、登錄管理模塊: 系統的數據中樞與統一入口，包括用戶登錄、用戶注冊、用戶信息修改三個部分。
2、車輛行人圖像檢測模: 依托深度學習的目標檢測模型，針對車輛行人圖像檢測分析引擎，通過YOLOv13等模型可實現各類目標的快速檢測、精準定位，生成檢測結果。檢測數據輸入支持單張圖像、批量圖像、本地視頻、攝像頭輸入視頻。支持檢測結果可視化統計與自定義位置保存等。
3、問答助手模塊: 基于AI大模型技術構建的智能化交互中樞模塊，通過引入AI大模型技術構建開放式交互模塊，可為用戶解析各場景中的非結構化查詢，并生成建議等。支持DeepSeek和Kimi AI雙AI大模型隨意切換使用。

4.2 車輛行人檢測問答系統演示

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