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基于YOLOv5的闯红灯监控视频分析

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简介：
本研究采用改进版YOLOv5算法，针对实时监控视频进行行人和车辆闯红灯行为识别与分析，旨在提高交通安全性。 闯红灯检测视频 路口监控

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  • 基于YOLOv5的闯红灯监控视频分析
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    本研究采用改进版YOLOv5算法，针对实时监控视频进行行人和车辆闯红灯行为识别与分析，旨在提高交通安全性。 闯红灯检测视频 路口监控
     
  • Yolov5 在闯红灯检测中的应用
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    本研究探讨了将YOLOv5算法应用于实时监控系统中识别和检测交通违规行为（如闯红灯）的有效性与准确性，旨在提升交通安全与执法效率。 Yolov5 闯红灯检测系统利用了YOLOv5的先进目标检测能力来识别并监测车辆是否违反交通信号规则，从而提高道路安全水平。该系统能够准确地捕捉到车辆在红灯时通过的行为，并进行实时分析和记录，为交通安全管理和执法提供了有效的技术支持。
     
  • 基于YOLOv5的闯红灯检测系统（含源码、UI及部署指南）
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    本项目提供了一种基于YOLOv5算法的实时闯红灯检测解决方案，包含完整源代码、用户界面设计和详细的部署文档。 使用说明可在zip压缩包中的README文件内找到，请仔细阅读。 交通信号灯的检测与识别是无人驾驶及辅助驾驶系统的重要组成部分，其精度直接关系到智能驾驶的安全性。在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像往往包含复杂的背景，并且感兴趣的信号灯区域只占很小的一部分。为应对这些挑战，国内外的研究者提出了多种解决方案。大多数方案基于传统的图像处理方法；然而，目前也有研究采用具有较强学习能力的卷积神经网络进行识别，但这类方法通常需要大量的训练样本以避免过拟合的风险。 迄今为止，多数现有方法在各种颜色空间中利用信号灯的颜色先验知识来分割出感兴趣区域，并进一步通过信号灯特有的形状特征和角点特征等来进行判定。例如，Masako Omachi等人提出在RGB色彩空间内进行交通信号灯的分割工作，并使用HOUGH变换检测并确定所划分出来的圆形区域；徐成等人则建议采用Lab色彩空间对交通信号灯进行颜色分割，并利用模板匹配的方法来识别其状态；谷明琴等人的研究是在HSV色彩空间中通过统计图像H分量的颜色直方图，以确定交通信号灯的类型。 参考上述方案，本项目将基于传统的图像处理算法来进行交通信号灯的识别工作，并重点介绍其中的核心技术。
     
  • 基于视频检测的机动车闯红灯抓拍系统的設計與實現
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    本项目设计并实现了一种基于视频分析技术的机动车闯红灯自动识别系统。通过实时监控与智能算法有效捕捉违法行为，并提供高效、准确的数据支持，旨在提升道路交通安全管理水平。 本论文题目为“基于视频检测的机动车辆闯红灯抓拍系统设计与实现”，由山东大学于2008年完成，是硕士研究生的研究成果。该研究探讨了如何利用视频技术来识别并记录违反交通信号灯规则的行为，以提高道路交通安全和执法效率。
     
  • 基于视频监控的车辆行驶轨迹分析
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    本研究利用先进的视频监控技术，对车辆行驶轨迹进行精确分析，旨在提高交通管理和安全性。通过提取和处理视频数据中的关键信息，能够有效识别并预测交通模式，从而为城市规划者、交通安全专家及驾驶员提供有价值的洞察，助力改善道路安全与效率。 毕业设计文档的主题是基于视频监控的车辆轨迹分析，涵盖移动目标检测、分类与跟踪。
     
  • 基于STM32的视频监控系统
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    本项目设计并实现了一种基于STM32微控制器的视频监控系统，具备实时视频采集、处理和传输功能，适用于家庭及小型企业的安全监控需求。 这段文字描述了一个系统包含STM32程序、上位机程序、原理图以及说明文档。该系统的上位机能实时显示摄像头的画面，并且可以控制摄像头的转动。
     
  • 基于WEB的视频监控系统
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    本系统是一款基于Web技术开发的远程视频监控平台，用户可通过浏览器轻松实现对多路视频流的实时查看与管理。 基于Web的视频监控系统是一种通过网络浏览器访问和控制视频监控设备的技术解决方案。它允许用户远程查看实时或录制的视频流，并进行各种配置操作，如调整摄像头设置、管理录像存储等。这样的系统具有易于部署和维护的特点，广泛应用于家庭安全、商业场所监控以及公共区域的安全保障等领域。
     
  • 基于QT的视频监控系统
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    本视频监控系统采用Qt框架开发，提供用户界面友好、功能强大的实时监控解决方案，适用于家庭和企业安全需求。 基于Qt的视频监控系统具备采集、录像、保存及拍照等功能，是一个完整的工程项目，下载后可以直接运行。
     
  • 基于FPGA的视频监控系统
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    本项目研发了一套基于FPGA技术的高效视频监控系统，能够实时处理高清视频流，并具备智能分析功能，适用于多种安全监控场景。 基于FPGA的视频监控系统能够实现高效的数据处理与分析能力，在实时性、灵活性以及可定制化方面具有显著优势。通过利用硬件描述语言（如VHDL或Verilog），开发人员可以设计并优化适用于特定应用场景的视频监控解决方案，从而满足不同用户的需求。这种技术不仅提高了系统的性能和可靠性，还降低了功耗及成本，为智能安防领域带来了新的发展机遇。
     
  • 基于ESP32CAM的视频监控实现
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    本项目介绍如何使用ESP32CAM模块搭建一个简易而高效的视频监控系统，涵盖硬件连接、软件配置及云平台集成等步骤。 ESP32CAM实现视频监控，只需修改WiFi名称和密码即可运行。