车辆和行人的速度的预测通过YOLOV5算法进行预测

YOLOv5是一种用于物体检测的端到端深度学习框架，可以快速、准确地预测图像中的车辆和行人的速度。它使用卷积神经网络进行特征提取，并使用预先训练好的权重对图像中的目标进行分割。此外，YOLOv5还使用多尺度训练（MS-training）来加快物体识别速度。 YOLOv5可以有效地识别各个尺寸、形状和方向的车辆和行人，并准确地预测它们的速度。