Monitoraggio del Traffico Veicolare Tramite CNN: DE

Questo progetto presenta un sistema di sorveglianza avanzato, alimentato dall'intelligenza artificiale, specificamente progettato per migliorare la sicurezza stradale e far rispettare le norme del traffico relative ai motociclisti. Il sistema rileva autonomamente le violazioni del casco e le corse triple illegali - due delle infrazioni al codice della strada più diffuse e pericolose che coinvolgono le motociclette - utilizzando una sinergia di analisi video in tempo reale e tecniche di deep learning. Al centro della pipeline di rilevamento c'è YOLOv8, un modello di rilevamento degli oggetti all'avanguardia, apprezzato per l'alta velocità di inferenza e la notevole precisione, che gli consente di identificare i motociclisti, contare i motociclisti e determinare l'uso del casco con precisione nei flussi video in diretta. I dati visivi vengono elaborati con OpenCV, che cattura e perfeziona ogni fotogramma per un efficace rilevamento degli oggetti. Insieme a questo, il sistema incorpora un modulo di riconoscimento automatico delle targhe (ANPR), alimentato da Easy OCR, per estrarre con precisione le informazioni sulle targhe dei veicoli rilevati una volta confermata la violazione.