anshuparjapti9109-lab/Automatic-Traffic-Rule-Violation-Detection-and-Fine-Collection-Using-Machine-Learning-main

# 基于机器学习的交通违章自动检测与罚款收取系统 本项目旨在开发一个利用机器学习技术自动检测交通违章并协助收取罚款的系统。该系统旨在提高道路安全性，并简化监控交通规则遵守情况的流程。 ## 目录 - 简介 - 目标 - 功能 - 使用的技术与库 - 安装说明 ## 简介 本项目侧重于利用机器学习算法检测交通违章，即头盔检测。系统从交通摄像头捕获并处理视频流，识别违章行为，并向相关管理部门发送通知以进行罚款收取。 ## 目标 - 开发能够准确检测交通违章的机器学习模型。 - 实现交通违章罚款收取流程的自动化。 ## 功能 - 用于监控和管理违章行为的人性化界面。 - 用于罚款收取的自动通知系统。 ## 使用的技术与库 - Python - YOLOv5 和 OpenCV（用于头盔检测） - OCR 和 ALPR API（用于车牌识别） - Tkinter（用于前端） - Yagmail（用于向违章者发送罚单）

标签：ALPR API, Apex, OCR, OpenCV, Python, Tkinter, Yagmail, YOLOv5, 交通违章检测, 人工智能, 人脸识别, 图像处理, 头盔检测, 无后门, 智慧城市, 智能交通系统, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 目标检测, 罚款收缴, 自动化监控, 视频流处理, 计算机视觉, 车牌识别, 违法行为抓拍, 逆向工具, 道路交通安全