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基于linux的智能交通违章识别系统的中期报告

一、项目介绍

智能交通违章识别系统是一种基于图像处理技术和机器学习算法的智能化系统，通过识别交通违章行为，对违规车辆进行实时监管和处理，有效提升了道路交通安全水平。

本项目的目标是搭建一套基于Linux操作系统的智能交通违章识别系统，实现对违规行为的识别和报警功能。

二、进展情况

1.硬件平台选择：我们选用树莓派4B作为智能交通违章识别系统的硬件平台，树莓派4B配置高，性能稳定，可以支持多种算法加速运算，是目前应用较广泛的嵌入式系统之一。

2.软件平台选择：我们选用Linux操作系统作为智能交通违章识别系统的软件平台，Linux系统操作简便，支持多种算法的实现，具有广泛的开放性和可定制性。

3.图像处理算法选择：在对多种图像处理算法进行比较分析后，我们选择了OpenCV库作为图像处理算法的主要工具，OpenCV是一款开源的图像处理和计算机视觉库，支持多种平台和语言的调用，适用于各类图像识别和分析任务。

4.违章行为识别功能：我们已经完成了对交通违章行为的识别算法的初步实现，基于基本的机器学习算法，实现了对闯红灯、违规停车等常见违章行为的识别功能。

5.报警功能：我们已经完成了对违规行为的报警功能，通过与邮件系统的结合，实现了对违规车辆所有相关信息的捕获和实时报警等功能。

三、下一步工作

1.提升图像处理精度：下一步我们将进一步完善图像处理算法，提升图像识别精度和鲁棒性，使得系统可以更快速准确地识别出交通违章行为。

2.加强算法性能优化：针对违章行为识别的实时性要求，我们将进一步加强算法的并行化处理和优化，有效提升算法运算速度和准确性。

3.数据集扩充和模型训练：我们将对数据集进行补充和拓展，进一步完善违章行为的分类标准，同时通过模型训练，不断提升算法分类准确度和鲁棒性。

4.设计可视化界面：我们将设计一套简洁直观的用户界面，方便用户对系统的使用和数据查看等操作。