软件杯分析

题目

运用计算机视觉对交通场景进行智能识别会对于公共交通的管理提供极大的便利，参赛选手的参赛作品应该具有至少一种常见的场景案例识别，比如有对路口过往车辆的流量和车速进行检测，对于路口交通的饱和度以及拥堵情况，或者对闯红灯的机动车，斑马线不礼让行人，机动车占用公交车道，机动车违停或者违规越线等违章行为进行检测识别。参赛选手若有更有创意更高级的交通场景解决方案会是加分项。

基于计算机视觉的智能交通是基于多项高新技术的综合应用，其关键模块涉及视频图像获取、车道线检测、各类车辆检测、行人检测，目标跟踪，行为识别，高性能计算，深度学习等技术。

功能性需求

l 程序测试用视频必须为公共交通路口摄像头所录制的真实视频

l 程序应实现基本的机动车检测以及车牌识别

l 程序应至少实现一种交通场景功能（路口交通的流量统计或饱和度、机动车违停或者违规越线、机动车占用公交车道、机动车闯红灯、斑马线不礼让行人，机动车不按导向行驶，实时车速检测违章超速等）

l 在视频画面上应有实时的信息标注。

l 最终应输出场景行为识别行为判断的结果（例如，车牌号为XXX的车辆超速行驶，车速为XX或不礼让行人等等）

开发环境

pyqt5、qtdesigner（可视化）

（教程：

1.https://www.jianshu.com/p/5b063c5745d0

2.https://blog.csdn.net/jing16337305/article/details/80061122）

cv2（OpenCV）

python 

设计思路

 

 

 

 

 

 

参考资料汇总

1.车牌提取

1. 车牌提取：https://blog.csdn.net/u011808673/article/details/78510692?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158760657219724811854065%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=158760657219724811854065&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v25-4

2. （推荐）车牌识别EasyPR(1)——车牌定位（讲的很详细）： https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/88709491?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1
3. 车牌提取：https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/82345122?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-2
4.  

 

2.车辆实时检测

1. 无人驾驶汽车系统入门（十二）——卷积神经网络入门，基于深度学习的车辆实时检测： https://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79193775
2. 视频转换图像：https://blog.csdn.net/nominior/article/details/83719301

 

3.车道检测

1. 基于python的车道线检测：https://blog.csdn.net/shuoyueqishilove/article/details/81022965?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2

 

 

扩展

实时显示车的颜色（能实现？）

导入视频，功能按钮，点击识别实现