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文章目录
第一章 项目简介
Python基于深度学习的行人闯红灯自动警告系统，采用了Python语言，同时拥有强大的科学计算库和深度学习框架。其次，深度学习技术是实现行人闯红灯自动警告系统的关键技术。通过训练深度学习模型，系统能够自动学习和提取行人闯红灯行为的特征信息，实现对目标的准确识别和分类。此外，Django框架作为Python的一个优秀Web开发框架，为系统的开发提供了便捷和高效的方式。
第二章 技术栈
前端：html、css、js
后端：Django
深度学习：CNN、yolov5算法
数据库：MySQL
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，能够自动学习和提取图像、视频等数据中的特征信息，实现对目标的准确识别和分类。通过训练深度学习模型，可以使其具备识别行人闯红灯行为的能力，并通过自动警告系统及时提醒行人遵守交通规则，从而有效减少闯红灯行为的发生。
第四章 系统整体功能模块设计
上面对于系统的功能需求有了详细的介绍，接下来我们对于系统的整体模块设计加以实现，通过运用专业的画图软件将系统的总体功能以图形化的方式展现出来，对于开发人员来说更容易理解。如下图所示：
第四章 系统实现
4.1 系统登录页面
任何一个系统出于对系统的安全考虑一定会有相关的登录验证，只不过不同的系统所针对安全等级可能大不相同所以安全因素有所差异，但总得来说还都是需要登录页面的。在登录页面当中一眼可以看到的就是用户名和密码的输入，除此之外，此次设计还在看不到的地方增加了数据的安全等级，在我们的数据库当中还针对用户的明文密码进行了加密的操作，通过加密来保证数据的安全等级。如下图所示:
4.2 后台管理页面
后台管理页面是管理者经常会使用到的，后台管理页面的设计布局及功能排列直接影响管理员对于后台的操作便捷性。在系统开发后台管理的过程当中，我从多个地方参考了一些后台管理的布局方式，包括它们的菜单位置、主题色等等。为的是就能够提高用户的可操作性，当然对于系统而言管理员也属于系统的用户。如下图所示：
4.3 图片识别页面
通过系统的图片识别页面的设计，管理员或者是用户都可以通过点击开始检测按钮来查看详细闯红灯的人数等数据信息。如下图所示：
4.4 数据分析页面
数据分析功能在系统当中起到了整合所有数据并且给出详细的分析报告的作用。本次在设计上采用了柱形的图形来表示详细的数据分析。这样给人一种很直观的感受。如下图所示：
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第六章 源码获取：
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