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一项目简介
基于Yolov5的闯红灯及红绿灯检测系统是一种使用计算机视觉和深度学习技术实现的交通监控系统。它能够检测交通信号灯的状态（红灯、黄灯、绿灯），并识别车辆是否违反交通信号（闯红灯）。
该系统主要基于YOLOv5算法实现。YOLOv5是一种目标检测算法，能够实时地检测和跟踪图像中的物体。在交通监控场景中，它能够识别车辆并确定它们是否在闯红灯。系统通过分析车辆与信号灯之间的距离、角度和运动轨迹等因素，来判断车辆是否违反了交通信号。
二、功能
环境：Python3.7.4、OpenCV4.1、YoloV7、Pytorch1.9.1、PyCharm2020
简介：深度学习之基于Yolov5闯红灯及红绿灯检测系统
三、闯红灯及红绿灯检测系统
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-740104.html
四. 总结
基于Yolov5的闯红灯及红绿灯检测系统是一种先进的交通监控系统，具有实时性、准确性和适用性等优点。然而，也存在误报和漏报、设备成本等问题。未来可以通过优化算法、引入其他传感器和建立数据库等措施来克服这些局限性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-740104.html
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