afsaabdul/Accident-Detection-And-Rescue-System-using-computer-vision-and-deep-learning

# 事故检测与救援系统 ## 📌 概述 道路交通事故是全球主要的公共安全问题。本项目引入了一套自动化的**事故检测与救援系统**，该系统利用计算机视觉和深度学习技术，能够从道路图像中快速准确地识别事故场景。通过减少对手动监控的依赖，该系统能够实现更快的事件响应，并有望挽救生命。 ## 🚀 主要特性 - **高精度检测：** 利用深度学习模型将交通图像分类为“事故”或“非事故”类别。 - **对比分析：** 评估了包括 MobileNetV2、ResNet50 和 InceptionV3 在内的多种架构。 - **Web 集成：** 提供基于 Flask 且用户友好的 Web 应用程序，用于图像上传和实时预测。 - **事件管理：** 自动记录关键细节，如置信度分数、时间戳和位置数据。 - **救援仪表板：** 为管理员提供结构化界面，以跟踪和管理救援操作（待处理、已发送警报、已解决）。 ## 📊 性能表现 该系统使用**道路事故图像数据集 (RAID)** 进行了训练和测试。 - **ResNet50：** 97% 准确率（已选作部署模型） - **MobileNetV2：** 90% 准确率 - **InceptionV3：** 88% 准确率 ## 🛠️ 技术栈 - **语言：** Python - **深度学习：** TensorFlow/Keras, CNN (ResNet50) - **Web 框架：** Flask - **库：** OpenCV, NumPy, Pandas, Matplotlib - **数据集：** RAID (Kaggle) ## 📂 项目结构 ``` ├── app.py # Flask Application ├── models/ # Pre-trained ResNet50 model weights ├── static/ # CSS, JS, and uploaded images ├── templates/ # HTML files for the web interface ├── requirements.txt # List of dependencies └── README.md # Project documentation ```

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