2020-06-12
项目成员：李军锋、李书玮、李志强、张徐鸣
指导老师：余浩 教授
本项目设计一个基于深度学习的智能交通检测系统以提高道路交通监控的效率，包括由车辆尾气检测系统、车牌检测系统以及人眼追踪应用三部分组成。
车辆尾气检测系统是对道路中存在冒黑烟的违规车辆进行监控与检测，从而确定车辆在视频中出现的时间和位置并进行记录。采用两种检测方法，目的是提高对不同性能设备的兼容性。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。本项目对较新的神经网络结构进行改进，并应用于车牌识别，实现了复杂自然场景下的实时准确识别。人眼追踪应用是对人眼位置进行定位，在我们应用中实现人眼到摄像头距离的测定，并与车载影音结合起来，目的是实现裸眼观看3D电影并实时调整效果，改善监管部门人员观看立体监控视频的体验。
本项目分别完成三个检测系统的制作，并在不同实验平台进行相关性能测试。根据测试结果，车辆检测系统能够在不同性能设备上进行高效率检测(20FPS)，平均准确率均值在75%左右；车牌检测系统准确率高达97%；人眼到手机距离测定误差在1-1.5cm范围。 接下来的工作是进一步分别优化每个系统的性能，并进行每个系统之间连接平台的搭建。
