0

تشخیص تخلفات ترافیکی با استفاده از پایتون

مقدمه

سیستم تشخیص تخلفات ترافیکی با استفاده از هوش مصنوعی یک سیستم هوشمند است که با استفاده از تکنیک‌های دید کامپیوتری و یادگیری عمیق، قادر به تشخیص تخلفات رانندگی مختلف مانند عدم احترام به چراغ‌های قرمز، سرعت بیش از حد، اجتناب از محدودیت‌های سرعت، تغییر مسیر نامناسب و … می‌باشد.

کد پایتون تشخیص تخلفات ترافیکی با استفاده از پایتون

البته، مراحل لازم برای پیاده سازی یک سیستم تشخیص تخلفات ترافیکی با استفاده از پایتون به صورت کلی به شرح زیر است:

جمع آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها:

جمع آوری ویدئوها و تصاویر ترافیکی که شامل سیگنال‌های ترافیکی هستند و برچسب‌گذاری آن‌ها بر اساس اینکه آیا تخلفی روی داده است یا خیر. این مجموعه داده برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

آموزش مدل یادگیری ماشین:

از یک چارچوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا Keras برای آموزش یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) بر روی مجموعه داده برچسب‌گذاری شده استفاده کنید. CNN یاد می‌گیرد که سیگنال‌های ترافیکی را شناسایی کند و بر اساس حالت سیگنال‌ها و موقعیت و رفتار خودروها، تشخیص دهد که آیا تخلفی رخ داده است یا نه.

شخیص سیگنال‌های ترافیکی:

از یک مدل تشخیص شیء آموزش داده شده، مانند YOLO یا Faster R-CNN، برای تشخیص سیگنال‌های ترافیکی در فریم‌های ویدئو یا تصاویر استفاده کنید.

تحلیل وضعیت سیگنال‌های ترافیکی:

پس از تشخیص یک سیگنال ترافیکی، با استفاده از تکنیک‌های تقسیم بندی رنگ، وضعیت آن (مانند قرمز، زرد یا سبز) را تحلیل کنید.

تعیین اینکه آیا تخلفی رخ داده است یا نه:

با استفاده از CNN آموزش دیده شده، بر اساس وضعیت سیگنال‌های ترافیکی و موقعیت و رفتار خودروها در ویدئو، تصمیم گیری کنید که آیا تخلفی رخ داده است یا خیر.

هشدار دادن به مقامات:

اگر تخلفی تشخیص داده شد، مقامات مناسب را هشدار دهید تا بتوانند اقدامات مناسب را انجام دهند. این یک کد نمونه در پایتون با استفاده از OpenCV برای تشخیص سیگنال‌های ترافیکی در تصویر است:

import cv2

 

# Load image

image = cv2.imread(‘traffic_image.jpg’)

 

# Load pre-trained cascade classifier for traffic signals

cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier(‘cascade.xml’)

 

# Detect traffic signals in image

signals = cascade_classifier.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5, minSize=(10, 10))

 

# Draw bounding boxes around detected signals

for (x, y, w, h) in signals:

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

 

# Show image with bounding boxes

cv2.imshow(‘Traffic Signals’, image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

این کد، از یک cascade classifier پیش‌آموزش‌داده شده استفاده می‌کند تا سیگنال‌های ترافیکی را در یک تصویر شناسایی و باکس‌های مرزی دور آن‌ها را رسم کند. با این حال، این فقط یک بخش از سیستم تشخیص تخلفات ترافیکی است و برای طبقه‌بندی تخلفات و هشدار دادن به مقامات، مراحل اضافی دیگری نیاز است پیاده‌سازی شوند.

آموزش کتابخانه Numpy

رایگان
01:04ساعت
254

آموزش کتابخانه Pandas

رایگان
01:20ساعت
193

آموزش کتابخانه Matplotlib

رایگان
01:10ساعت
344
ارسال دیدگاه