7、交通规则违规检测系统的技术与应用

交通规则违规检测系统的技术与应用

1. 计算机视觉与DBN - CNN模型在交通违规检测中的应用

在交通规则违规检测领域，计算机视觉（CV）技术发挥着重要作用。其核心在于收集、处理和解读照片或视频中的信息，以识别各种交通违规行为。其中，DBN（深度置信网络）模型辅助CNN（卷积神经网络）提取所有必要特征并定义特征图，特征图是输入数据的中间表示形式。

1.1 工作流程

• 特征提取与预测 ：当前系统主要使用从视频帧中提取的特征图。CNN大约使用13个特征图进行预测，之后将这些特征图浓缩为单个模式，输入到DBN模型中，以获得交通违规系统的最终分类结果。
• 实时识别与跟踪 ：CV的一个显著特点是能够实时识别和跟踪物体，包括车辆、行人和交通标志。通过计算机视觉，设备可以检测到诸如汽车闯红灯或行人乱穿马路等可能的违规行为。

1.2 系统优势

该系统利用视频帧进行驾驶员违规动作的最终预测，具有高效、准确的特点，能够帮助系统识别和执行交通法规，提高交通管理的效率和准确性。

2. 不同交通违规检测系统的技术方案

2.1 提供驾驶员反馈的系统

• 系统功能 ：此系统旨在为驾驶员提供驾驶过程中交通规则违规的反馈。它能够检测特定的交通法规违规行为，并将违规者的信息记录在本地数据库中。
• 技术实现 ：
  • 硬件配置 <