如何用yolov5 做个闯红灯监控的智能交通系统（1）

已于 2022-10-26 16:20:33 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 目标检测 深度学习 人工智能
于 2022-07-25 15:23:44 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/125974147
本文介绍了如何利用yolov5和deepsort算法构建智能交通系统，进行闯红灯监控。首先从下载小视频开始，然后通过yolov5进行目标检测，包括行人、头盔和红绿灯，接着应用deepsort进行目标跟踪。同时，文章讨论了红绿灯状态判断和头盔佩戴检测的方法，最后展示了系统如何抓拍闯红灯行为。

文章目录

闲聊

  • 前几天骑电瓶车被厦门交警抓拍了，发了一条短信给我，××××××，您于×月×号，没带头盔，
  • 请文明安全出行，感慨科技越来越厉害了，我就想这东西咱能不能自己整一个，马上安排上。

效果

演示地址https://www.bilibili.com/video/BV1pe4y1Q7zP?spm_id_from=333.999.0.0

代码地址
https://github.com/cdmstrong/traffic-light

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基于YOLOv的智能交通系统：闯红灯监控与目标跟踪
ZwdvIot的博客
09-21 565
我们使用YOLOv3模型检测车辆，并使用跟踪器对车辆进行目标跟踪。通过比较车辆的位置和事先定义好的红灯位置（RED_LIGHT_Y），我们可以判断车辆是否闯红灯，并在违规的车辆周围绘制标签。综上所述，我们介绍了如何使用YOLOv3算法构建一个智能交通系统，该系统能够实现闯红灯监控和目标跟踪功能。通过使用YOLOv3进行目标检测和使用目标跟踪算法来处理检测到的车辆，我们可以实现一个功能强大的智能交通监控系统。上述代码片段中，我们使用YOLOv3模型检测出帧中的车辆，并在检测到的车辆周围绘制边界框和标签。
智慧交通实践：基于YOLOv5的闯红灯智能检测系统（实现违章行为自动抓拍与预警）
最新发布
m0_71589036的博客
11-12 32
做完这个项目，你会发现自己完整走过了“数据采集→标注→模型训练→功能集成→界面开发”的毕设全流程，这不仅是技术能力的证明，更是对“技术守护交通秩序”这一理念的实践。答辩时，你可以重点讲这几点：系统解决了交通监管的哪些痛点、YOLOv5在交通场景的性能优势、系统未来能怎么优化（比如对接交管处罚系统、扩展更多交通违规类型识别）。未来，这个系统还能往“更智能”的方向发展：比如结合车流量分析优化信号灯配时、开发移动端APP让市民参与违规举报、在智慧交通中实现全自动违章闭环管理……想象空间很大。
基于yolov5的智慧交通监测系统
babyai996的博客
12-20 5137
（a）建立了“智慧监控中心”的数据库，并根据用户需要对数据库进行了数据存储设计和数据分析与处理设计。（b）客户端软件中的车载信息显示器实时显示车辆位置、速度以及车速等交通信息。（c）利用yolov5对车辆运动轨迹进行实时追踪和记录，从而实现“智慧监控中心”中车辆实时位置数据与历史记录数据的同步传输。（d）利用智能摄像头采集交通信号等数据并将其传输到服务器中进行处理和分析，从而实现远程控制和历史记录功能。
深度学习之基于Yolov5闯红灯及红绿灯检测系统
m0_73484725的博客
11-02 1596
基于Yolov5的闯红灯及红绿灯检测系统是一种使用计算机视觉和深度学习技术实现的交通监控系统。它能够检测交通信号灯的状态（红灯、黄灯、绿灯），并识别车辆是否违反交通信号（闯红灯）。该系统主要基于YOLOv5算法实现。YOLOv5是一种目标检测算法，能够实时地检测和跟踪图像中的物体。在交通监控场景中，它能够识别车辆并确定它们是否在闯红灯。系统通过分析车辆与信号灯之间的距离、角度和运动轨迹等因素，来判断车辆是否违反了交通信号。
YOLOv11 目标检测：开源计算机视觉项目（实时视频监控）模型训练与推理优化
saffadsa的博客
10-30 309
训练建议：使用最新 YOLOv8 或 YOLOv9，自定义数据集增强鲁棒性。损失函数优化是关键。推理优化：优先量化（INT8）和 TensorRT 部署，显著提升速度。在边缘设备测试，确保低功耗。实时应用：集成 OpenCV 处理视频流，监控 FPS 和延迟指标。开源资源：Ultralytics 文档（https://docs.ultralytics.com）和 GitHub 社区。通过以上步骤，您可以构建高性能监控系统。如果有具体场景或数据，我可以提供更针对性的建议！
python闯红灯检测斑马线检测红绿灯检测车速检测车流量统计车牌识别智慧交通系统
xifenglie123321的博客
04-14 1万+
u本项目是使用pytorch作为深度学习框架的智能交通检测系统。可以识别并处理路口交通状况，目前完成的功能有： u车辆、行人、摩托车、斑马线检测识别。 u红绿灯检测识别 u车辆跟踪 u车速判断，超速行为识别，交通拥堵状况识别。 u车流量统计 u车牌检测识别 u行人、车辆闯红灯检测 u未按导向行驶、车辆压线 u交通检测数据可视化 u违规行为抓拍 目录 1 引言.........................................................
助力工业园区作业违规行为检测预警，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业园区场景下作业人员违规行为检测识别系统
Together_CZ的博客
01-19 1639
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python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别，红绿灯检测，左转右转识别
babyai996的博客
03-30 9736
python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别，红绿灯检测，左转右转识别 交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分，如下图所示。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。 python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别，红绿灯检测，左转右转识别 ...
基于YOLOv3的闯红灯行人数统计系统设计_闯红灯检测系统.zip
09-19
近年来，随着智能交通系统的迅速发展，基于YOLOv3的闯红灯检测系统成为研究的热点。该系统能够有效监控路口的交通行为，自动识别并统计闯红灯的行人数量，为交通违规行为提供了有效的技术支持。从系统设计的角度来看...
yolov5 闯红灯检测
12-14
YOLOv5是一种基于深度学习...总之，YOLOv5在闯红灯检测中的应用结合了深度学习、目标检测和交通监控技术，通过精准的模型训练和高效的实时推理，实现了对交通违法行为的有效监控，为智能交通系统提供了重要的技术支持。
基于yolov5的红绿灯识别模型，可应用于嵌入式大赛。包括程序和数据集。
04-25
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智慧工地项目-基于YOLOv5和Pyqt5的安全帽佩戴检测系统及危险区域入侵检测告警系统源码(含GUI界面+数据集+模型+部署说明）.zip
11-30
智慧工地项目 1、智慧工地项目-基于YOLOv5和Pyqt5的安全帽佩戴检测系统及危险区域入侵检测告警系统源码(含GUI界面+数据集+模型+部署说明）.zip 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，报警。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 4、可自定义绘制危险区域，当有入侵进行告警 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修
基于YOLOv3的红绿灯检测识别
07-13
在实习的期间为公司写的红绿灯检测，基于YOLOv3的训练好的权重，不需要自己重新训练，只需要调用yolov3.weights，可以做到视频或图片中红绿灯的检测识别。
关于基于YOLO5开发的门岗监控识别系统的一些建议和要点。 1. 项目背景说明： 基于YOLO5的门岗监控识别系统可以在门岗等场景中自动检测和识别人员、车辆等目标，实现对进出人员和车辆的管理和记录。
酸奶公园
09-08 226
基于YOLO5的门岗监控识别系统可以在门岗等场景中自动检测和识别人员、车辆等目标，实现对进出人员和车辆的管理和记录。在实施过程中，可能会遇到一些限制和约束，比如硬件设备的利旧（需要使用已有的监控摄像头）、原有的业务数据的继承（需要与现有的门岗管理系统对接）、上市时间的限定等。该项目涉及到的相关人员主要包括门岗管理人员、小区物业管理人员、企事业单位的保安人员等。用户对该系统可能提出的非功能性需求可能包括：准确性高、实时性强、易于使用和操作、稳定可靠、对大规模数据处理效率高等。
基于深度学习的yolov5入侵检测系统
m0_73484725的博客
12-11 1393
基于YOLOv5的入侵检测系统通过结合深度学习和实时监测技术，能够高效地识别和响应潜在的入侵行为。系统的架构和性能优势使其在安防领域得到广泛应用，为提高安全性和减少人工监控工作提供了有效手段。
目标检测-基于机器车辆行人闯红灯检测系统 -YOLO
Hai_Lang_IT的博客
01-01 3021
目标检测-基于机器车辆行人闯红灯检测系统 -YOLO ：深度学习技术凭借其卓越的特征提取能力，在目标检测、图像分类等领域取得了良好的表现，在很多情况下甚至超越了人类的判别能力，掀起了一波深度学习技术的浪潮。深度学习技术在目标检测领域的发展进一步推动了智能交通技术的发展，这些技术的应用给人们的生活带来很多的便利。目前应用最为广泛的闯红灯抓拍系统的主要原理是，电子眼采用感应线来感应路面上的汽车传来的压力，通过传感器将信号采集到中央处理器，送寄存器暂存（该数据在一个红灯周期内有效）。如果在同一个时间间隔内（红灯周
自动驾驶入门（七）：基于Yolo3的红绿灯目标检测
林小川的博客
08-03 4234
代码： 介绍： Yolo介绍
YOLOv5算法的一些心得（框架+目录）
Albert_yeager的博客
01-23 4007
最近在研究无人机视觉，并接触了YOLOv5算法。作为一个视觉小白，一些细节问题总会耗费我很多时间，这很容易打击到学习的热情。因此我想写一些博客，在介绍YOLOv5使用的同时将我所遇到的问题和解决方法记录下来，从而帮大家节约一部分时间，同时也方便自己复习查阅。当然，水平有限，错误在所难免，欢迎大家批评指正。
【目标检测】【代码阅读】ubuntu16.04利用yolov3进行红绿灯检测
hgj1h的博客
11-16 1157
最近在做的一个事情，利用已有数据集训练yolov3来检测红绿灯，本文主要做一个记录当前遇到的一些问题及解决方法。 参考博主：maozezhong0 https://blog.youkuaiyun.com/maozezhong0/article/details/80144641 感谢！ 电脑配置 GPU：1660super 环境：Ubuntu16.04 首先yolov3系列训练数据集可以参考官网教程：yoloV3 下载好预训练的权重：权重 小白可以参考官网的教程好好跑一下yolov3的代码，一来熟悉一下代码，二来看看
基于yolov3的红绿灯识别
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05-29 1万+
知乎原文。 You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Yolo使用c和cuda实现...
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