1 前言

随着城市化进程的加速，交通安全问题日益凸显。闯红灯作为一种常见的交通违法行为，不仅严重威胁道路交通安全，还容易引发交通事故。为了有效遏制闯红灯行为，提高公众的交通安全意识，本文提出了一种模拟闯红灯抓拍系统。该系统通过视频检测技术和人工智能技术，实现对闯红灯行为的实时抓拍与识别，并实时记录相关证据图像。

2 系统设计与实现

2.1系统设计

模拟闯红灯系统包含了虚拟地感线圈设置、信号灯识别、车辆和行人检测、多目标跟踪、目标轨迹判断等5大模块。

2.2 虚拟地感线圈设置

地感线圈的工作原理是通过车辆运动时所产生的电磁场变化来实现车辆检测。当车辆在虚拟地感线圈范围内运动时，会改变周围的电磁场，这种变化被感应器接收并转换为电信号，从而实现对车辆的检测。随着复杂背景下车辆目标检测技术的提升，虚拟地感线圈技术逐步代替了原有的地感线圈。通过在视频中，绘制相关的多边形区域，即可完成行车区域、信号等区域以及抓拍区域的设定。

2.3 信号灯识别

基于颜色识别的的信号灯识别技术。

2.4 车辆和行人检测技术

基于yolov5的目标检测技术。

2.5 多目标跟踪

使用优化版的sort多目标跟踪算法。

2.6 目标轨迹判断

通过综合判断信号灯、车辆轨迹和抓拍区域的位置关系，完成闯红灯事件的检测。

3 效果展示

如需源码、定制开发，请私信。