摘要
随着自动驾驶技术和高级驾驶辅助系统（ADAS）的快速发展，实时准确的车距检测已成为道路安全的关键技术。本文详细介绍了一套完整的基于深度学习的车距检测系统，该系统集成了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10等多种先进的物体检测算法，并配备了直观的PyQt5用户界面。本文将深入探讨系统架构、算法原理、数据集构建、模型训练策略以及实际部署方案。我们提供了从数据准备到模型部署的完整代码实现，并通过对比实验验证了不同YOLO版本在车距检测任务上的性能表现。实验结果表明，我们的系统能够在复杂交通场景中实现高精度的车辆检测和距离估计，为智能交通系统的发展提供了可靠的技术解决方案。
1. 引言
1.1 研究背景与意义
在当今智能交通系统中，车辆间的安全距离保持是预防交通事故的关键因素。传统的车距检测方法主要依赖于雷达、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，这些技术虽然成熟，但存在成本高、受环境影响大、难以获取丰富语义信息等局限性。近年来，基于计算机视觉的车距检测方法因其成本低、信息丰富和易于部署等优势受到广泛关注。
深度学习的快速发展，特别是以YOLO（You Only Look Once）系列为代表的单阶段目标检测算法，为实时车距检测提供了新的解决方案。从YOLOv5到最新的YOLOv10，这些模型在检测精度和速度方面不断优化，使其非常适合应用于实时车距检测系统。
1.2 系统创新点
本系统的主要创新点包括：
多版本YOLO集成：同时支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10，用户可根据实际需求选择合适的模型
完整的用
 validation-api、hibernate-validator 的数据校验扩展)
