简介
近年来，随着经济的快速发展，我国城市公路路网规模和布局不断完善，极大地方便了人们的出行。但由于人均保有车辆数量呈快速上升趋势，城市公路交通的运营压力也在不断加大。车辆数量的增加也带来了交通事故的潜在风险。在此背景下，城市公路主要路段全程监控设备的布设及计算机视觉技术的快速发展为处理监控视频图像提供了数据基础和技术支撑。本系统以城市道路路侧监控视频为对象，通过基于深度学习算法的车辆检测跟踪及行为识别研究，来提高交通信息的采集和分析能力。
系统功能
本系统实现了车辆的轨迹跟踪，与车辆危险驾驶行为识别。首先，提出了道路参数获取，车牌识别，车辆的超速、未按导向行驶、未礼让行人、违停、闯红灯危险驾驶行为识别。同时统计画面中的车辆类型及数量，并实现了车流量的统计。在软件平台设计中，作品采用前后端分离的方法。使用Flask搭建了算法后台，并使用Vue在网页端搭建了前端管理平台。在数据库方面，本作品构建了角色管理与权限校验功能，提升了系统的安全性。最后，利用城市道路监控视频进行测试，验证系统的车辆跟踪与车辆危险驾驶行为识别的性能。
效果演示
智能路侧交通监控系统
设计说明
待补充