【摘 要】
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道路交通安全问题一直是社会关注的重点,交通事故给人民群众的生命财产安全带来的巨大损失不容小觑。本文以pytorch为模型搭建平台,采用神经网络YOLOv4模型对所读取的视频流进行目标物体的检测分类与记录,并实现以下功能:人行道的卡尔曼滤波检测、头盔佩戴模型的训练、统计车流量及人流量、记录闯红灯行人及机动车图片信息、车牌检测、人脸检测。通过定位人脸与头盔、对输入图片进行分类,进而达到判断目标是否佩戴
【机 构】
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长安大学信息工程学院,长安大学学生工作部
【基金项目】
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长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.300102641821)(245)。
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道路交通安全问题一直是社会关注的重点,交通事故给人民群众的生命财产安全带来的巨大损失不容小觑。本文以pytorch为模型搭建平台,采用神经网络YOLOv4模型对所读取的视频流进行目标物体的检测分类与记录,并实现以下功能:人行道的卡尔曼滤波检测、头盔佩戴模型的训练、统计车流量及人流量、记录闯红灯行人及机动车图片信息、车牌检测、人脸检测。通过定位人脸与头盔、对输入图片进行分类,进而达到判断目标是否佩戴头盔的目的。系统的总体思想为:先对视频流中的人行道位置进行检测,当检测到当前红绿灯状态为红灯时,即车辆通
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