毕设新项目——基于深度学习的车辆违停识别与报警系统的Python代码（包含模型、GUI及性能评估曲线）.zip

简介：
本项目为毕业设计，利用Python开发了一套基于深度学习技术的车辆违停识别系统，并集成了图形用户界面和性能评估工具，旨在提升城市交通管理水平。 【资源说明】 1. 建议使用Anaconda与PyCharm进行开发，在Anaconda中创建Python 3.8环境。 2. 解压并重命名下载的资源文件，进入项目文件夹后执行命令`pip install -r requirements.txt`以安装所需软件包。 3. 安装完上述步骤中的软件包之后，若要检测本地视频，请先运行“提取背景.py”来提取视频背景图片。根据所获取到的背景图片大小，在main.py第161行（有注释）中修改坐标，定义违停区域。随后在PyCharm环境中启动main.py程序以打开界面，并选择视频进行车辆违停检测；同样地也可以自定义网络摄像头或RTSP流媒体画面中的违停车辆检测。 4. 模型经过大量数据训练，能够准确识别car、bus和truck三种车型的违规停放行为。如果需要，您可以使用自己的数据集来进一步扩展模型的功能。 【备注】 1. 所有项目代码均通过测试并成功运行后才上传，请放心下载试用！遇到问题可随时沟通交流。 2. 适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、信息安全、大数据技术以及人工智能等）、专业教师或企业员工使用。 3. 此项目具有较高的学习参考价值，不仅适用于初学者入门和进阶学习，也可作为毕业设计项目的素材。