Monitorowanie Pojazdów W Ruchu Drogowym Przy UŻyciu CNN: DE

Niniejszy projekt przedstawia zaawansowany system nadzoru oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany specjalnie w celu zwi¿kszenia bezpiecze¿stwa na drogach i egzekwowania przepisów ruchu drogowego dotycz¿cych kierowców jedno¿ladów. System autonomicznie wykrywa naruszenia kasku i nielegaln¿ jazd¿ trzykrotn¿ - dwa z najbardziej rozpowszechnionych i niebezpiecznych wykrocze¿ drogowych z udziäem motocykli - wykorzystuj¿c synergi¿ analizy wideo w czasie rzeczywistym i technik g¿¿bokiego uczenia si¿. Rdzeniem potoku wykrywania jest YOLOv8, najnowocze¿niejszy model wykrywania obiektów, uznany za szybkie wnioskowanie i niezwyk¿¿ dok¿adno¿¿, umo¿liwiaj¿cy identyfikacj¿ motocyklistów, liczenie kierowców i precyzyjne okre¿lanie u¿ycia kasku w strumieniach wideo na ¿ywo. Dane wizualne s¿ przetwarzane przy u¿yciu OpenCV, który przechwytuje i udoskonala käd¿ klatk¿ w celu skutecznego wykrywania obiektów. Jednocze¿nie system zawiera modu¿ automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych (ANPR), zasilany przez Easy OCR, w celu dok¿adnego wyodr¿bnienia informacji o tablicach rejestracyjnych z wykrytych pojazdów po potwierdzeniu naruszenia.