（5-5-1）交通信号识别：基于深度学习的智能交通违章检测系统

最新推荐文章于 2025-02-03 20:29:12 发布
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分类专栏： 《图像视觉处理与识别实战》 自动驾驶全栈（路径规划、计算机视觉方案、ROS、导航模拟） 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 python 自动驾驶 语音识别
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5.5  基于深度学习的智能交通违章检测系统

本项目利用计算机视觉和深度学习技术开发了一个交通违章检测系统，能够实时监测道路交通情况，识别车辆车牌并进行文本识别，检测交通违章行为如闯红灯等，并将违章信息记录到数据库中，最终提供用户友好的界面显示检测结果和操作功能。

实例5-8：基于深度学习的智能交通违章检测系统（codes/5/red-light-detection.ipynb）

5.5.1  项目介绍

随

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基于深度学习YOLOv8的远距离停车位检测系统（深度学习代码 + UI界面 + 训练数据集）
m0_52343631的博客
02-15 223
通过本文的介绍，我们成功构建了一个基于YOLOv8的远距离停车位检测系统。系统不仅能够高效地检测停车位，还提供了简洁易用的图形界面，用户只需上传图片即可获得检测结果。我们还展示了如何使用PKLot数据集进行模型训练，并给出了训练、推理和评估的完整代码。未来，随着深度学习技术的发展，停车位检测系统可以集成更多的功能，如实时视频监控、多停车场支持以及智能停车引导等。希望本文对你构建停车位检测系统有所帮助！
（5-5-2）交通信号识别：基于深度学习的智能交通违章检测系统
码农三叔
03-16 1489
这些函数提供了根据需要创建、更新、查看和清除车牌数据的能力，共同实现了对车牌违规行为的高效管理，确保了数据的准确性和易于访问。下面的draw_penalized_text函数被巧妙地用于在视频帧上显示受罚的车牌，这种动态显示效果确保了每个被罚款的车牌按其识别顺序显示。首先，连接到指定的 MySQL 数据库。函数create_database_and_table()用于创建一个新的 MySQL 数据库，并在该数据库中创建一个名为 license_plates 的表格，用于记录车牌号和相应的违规计数。
AI：137-基于深度学习的实时交通违法行为检测与记录
一键难忘的博客
02-26 3959
基于深度学习的实时交通违法行为检测与记录 随着城市交通的不断发展和车辆数量的增加，交通违法行为的监测与记录变得尤为重要。传统的交通监控方法往往依赖于人工巡逻或固定摄像头，效率有限且容易出现漏洞。而基于深度学习的实时交通违法行为检测系统则为解决这一问题提供了一种创新的方法。
毕业设计：基于深度学习的交警识别系统 目标检测 人工智能
Hai_Lang_IT的博客
02-26 1763
毕业设计：基于深度学习的交警识别系统采用先进的卷积神经网络（CNN）和目标检测算法，实现对交通警察视频和图像中的自动识别。通过收集大量的交警图像和视频，构建了一个包含多种交警姿态和背景的数据集，并采用数据扩充技术提高模型的泛化能力。实验结果表明，该系统能够准确识别交警，并在实际交通场景中实现实时定位和跟踪。本文为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性的课题
基于YOLOv8深度学习的违法暴力行为检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
11-20 1095
本研究提出了一种基于YOLOV8深度学习模型的违法暴力行为检测系统，并结合PyQt5框架实现了一个直观且易于操作的用户界面。随着监控系统在公共场所的广泛应用，如何快速、准确地识别并检测视频中的暴力和违法行为已成为当今公共安全管理中的重要挑战。现有的监控系统主要依赖于人工观察和监测，存在效率低、漏报率高等问题。为了应对这一挑战，本研究设计了一个自动化的违法行为检测系统，能够在无人干预的情况下通过深度学习技术自动识别监控视频中的危险行为。
交通违法自动识别
kill2me的博客
11-20 2162
交通违法自动识别交通违法二次识别演示视频 交通违法二次识别 随着人工智能的发展，应用人工智能技术代替人工识别图片、视频中的违法有2个好处。 1.极大提升交警部门的执法效能。机器识别的速度可以做到1小时识别10万违法图片或车辆，自动查找图片中的违法车辆。 2.可以提升违处率。运用机器识别，24小时全天候，可以做到逢车必查、必检，确保无遗漏。 为此，笔者运用人工智能技术，专门研发了一套交通违法识别助手，供交警部门免费使用。有关功能及使用说明如下： 交通违法识别助手安装使用说明 软件功能：从过境车辆图片或视频中
行人闯红灯检测：基于计算机视觉与深度学习的智能交通解决方案
weixin_64178763的博客
11-23 860
为了提高交通管理的效率与准确性，行人闯红灯检测系统成为智能交通管理中的一个重要方向。我们将通过技术框架的讲解，展示一个基于实时视频流分析的行人闯红灯检测解决方案，并且附上相应的代码示例。行人检测可以使用现代的深度学习算法，如YOLO、Faster R-CNN等，这些算法可以在视频流中实时检测并跟踪行人位置。行人闯红灯检测的核心任务是判断行人在红灯亮起时是否穿越了斑马线。通过检测斑马线的位置和行人的位置，可以做出违章判断。此系统能够实时从视频流中检测信号灯状态、行人行为，并判断是否发生了闯红灯的违规行为。
深度学习在智能交通系统中的实践
AI天才研究院
05-04 516
1. 背景介绍 随着城市化进程的加速和人口的不断增长，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益严重。传统的交通管理方法已经无法满足日益复杂的交通需求。为了解决这些问题，智能交通系统（ITS）应运而生。ITS利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统，而深度学习作为人工智能领域的重
无人机交通监控：基于YOLOv5的交通违规行为检测系统
最新发布
m0_52343631的博客
02-03 657
YOLO（You Only Look Once）是目前最流行的目标检测算法之一，能够在实时视频流中检测出图像中的多个目标。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，改进了算法效率和检测精度，成为实时目标检测任务中的首选。闯红灯：车辆在红灯时继续通行。逆行：车辆在禁止逆行的车道上行驶。违停：车辆在禁止停车的区域停放。超速行驶：车辆行驶速度超过规定限速。通过无人机摄像头捕捉到的交通视频，我们可以使用YOLOv5进行目标检测，识别出交通中的车辆和行人。
基于YOLO的城市管理违规行为智能识别#AI夏令营 #Datawhale #夏令营
qq_44552285的博客
08-26 1000
利用图像处理和计算机视觉技术开发一套智能识别系统，自动检测和分类摄像头捕获的视频中，城市管理中的违规行为，包括：垃圾桶满溢、机动车违停、非机动车违停、违法经营等。bbox：检测到的违规行为矩形框的坐标，[xmin,ymin,xmax,ymax]形式。confidence：置信度，使用F1score、MOTA指标来评估模型预测结果。‘category’: ‘非机动车违停’,frame_id：违规行为出现的帧编号。event_id：违规行为ID。category：违规行为类别。
深度学习之基于YOLOv5智慧交通拥挤预警检测系统
Q1744828575的博客
04-30 1588
一、项目背景随着城市化进程的加速和人口规模的不断增长，交通拥挤问题日益严重。传统的交通拥挤预警方法往往依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的交通场景。因此，开发一种基于深度学习的智慧交通拥挤预警检测系统具有重要的现实意义和应用价值。二、项目目标本项目旨在利用YOLOv5深度学习算法，开发一个能够实时监测交通场景中的车辆、行人等信息，并预测和预警交通拥挤的智慧交通系统。
智能交通监控：计算机视觉技术在行车违章检测中的应用
Luli2024的博客
06-20 1150
交通违章行为，如闯红灯、超速行驶等，不仅增加了交通事故的风险，也严重影响了交通流的顺畅。该模型通过学习大量的交通图像数据，能够准确识别车辆的行驶状态、交通信号灯变化等关键信息，进而实现对闯红灯、超速行驶等违章行为的自动检测。在行车违章检测中，计算机视觉技术通过分析车辆的行为和状态，实现对违章行为的自动识别和记录。计算机视觉技术在行车违章检测中的应用，不仅提高了交通执法的智能化水平，也为智能交通系统的发展提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来行车违章检测将更加精准、高效。
使用OpenCV搭建违章停车检测系统
小白学视觉
02-23 4807
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达各位小伙伴大家好，今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是，今天使用的逻辑和判定条件比较...
基于opencv深度学习，交通目标检测，行人车辆检测，人流统计，交通流量检测
10-25 8917
目标检测，粗略来说就是：输入图片/视频，经过处理，得到：目标的位置信息（比如左上角和右下角的坐标）、目标的预测类别、目标的预测置信度（confidence）。行人检测( Pedestrian Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。行人检测要解决的问题是：找出图像或视频帧中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人脸检测类似，这也是典型的目标检测问题。
深度学习入门（车牌识别）—— 手持式车辆违停管理系统
weixin_52191865的博客
07-20 610
本项目基本完成了手持式车辆违停管理系统的基本功能，还有一个后端的数据库管理系统，使用tkinter制作的ui，也学习到很多没有学过的东西，但还有很多地方可以优化的地方。
基于深度学习的高精度交警检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）
sc1434404661的博客
05-26 1466
基于深度学习的交警检测识别系统可用于日常生活中检测与定位交警目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测等。
数据库——关系数据库——交通违规处罚通知书
无限迭代中......
12-28 7405
问题描述 下表是一张交通违规处罚通知书样稿，根据该样稿提供的信息。 (1)找出实体及其属性. (2)设计并画出E-R模型。 (3)将E-R模型转换成关系模式。 (4)根据上述关系模式，建立相关的数据库表。 (5)附加题:根据上述数据库表，利用标准SQL写出以下查询语句: I)查询“车牌号”为“浙A00ODM”的所有违章记录。 II)查询“车牌号”为“浙A00ODM”的违章次数。 III)查询“驾驶执照号”为“330104XXXXD”的“罚款”总额。 解决方案 (1)找出实体及其
基于R-CNN深度学习的交通信号标志识别系统：数据集、模型和UI界面的完整实现
m0_52343631的博客
11-04 1033
交通信号标志识别是智能交通系统中的关键组成部分，能够提高交通安全，减少交通事故。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的交通信号标志识别系统，主要使用区域卷积神经网络（R-CNN）进行标志的检测和识别。系统将包含用户界面（UI），便于用户上传图像并获取识别结果。此外，我们将讨论数据集的构建和预处理，以及模型的训练和评估。本文包含完整的代码示例，适合希望深入了解深度学习和计算机视觉的开发者。目录摘要1. 引言2. 系统架构3. 数据集准备3.1 数据集选择3.2 数据集预处理3.3 数据集划分。
智能交通违章识别系统
09-25 1240
智能交通违章识别系统的功能设计主要包括以下几个方面：1. 数据采集和处理：智能交通违章识别系统需要从城市交通管理数据库中采集交通数据,并对数据进行清洗和预处理,以便后续的分析和建模。2. 特征提取和模型选择：智能交通违章识别系统需要对交通数据进行特征提取,并选择适当的模型进行建模,例如机器学习模型、深度学习模型等。3. 模型训练和测试：智能交通违章识别系统需要对所选模型进行训练,并对模型进行测试,以验证模型的准确性和可靠性。4. 模型部署和维护：智能交通违章识别系统需要将训练好的模型部署到实际交通环境中,并
基于深度学习的交通系统
01-05
### 基于深度学习技术在交通系统中的应用 #### 智能交通控制系统 智能交通控制系统的优化依赖于机器学习模型来动态调整交通信号灯的时间，从而减少交通拥堵并提升道路通行效率[^3]。这些系统利用历史数据和实时流量...
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