kashvi-26/traffic-violation-analytics-system

# 基于 AI 的交通违章分析系统    ## 概述 基于 AI 的交通违章分析系统是一种基于计算机视觉的解决方案，旨在使用 YOLOv8 目标检测模型和 OCR 技术从道路图像中自动检测交通违章行为。 该系统能够识别多种交通违章行为，对车辆车牌进行定位，利用 OCR 提取车牌信息，并自动生成结构化报告以便进一步分析。 ## 功能 ### 交通违章检测 * 未戴头盔检测 * 三人共乘检测 * 逆向行驶检测 * 违规停车检测 ### 车牌分析 * 使用 YOLOv8 进行车牌定位 * 使用 EasyOCR 基于 OCR 提取车牌号 ### 自动化报告 * 带标注的证据图像生成 * JSON 报告生成 * PDF 违章报告生成 ## 系统架构 输入图像 ↓ YOLOv8 检测模型 ├── 骑行者安全检测 ├── 逆向行驶检测 ├── 违规停车检测 └── 车牌检测 ↓ 违章分析引擎 ↓ 基于 OCR 的车牌号提取 ↓ 证据生成 ↓ JSON 报告 ↓ PDF 报告 ## 使用技术 ### 机器学习与计算机视觉 * YOLOv8 * OpenCV * EasyOCR ### 编程语言 * Python ### 报告生成 * JSON * ReportLab PDF 生成 ## 使用的模型 | 模型 | 用途 | | ----------------------------- | ------------------------------------------ | | 骑行者安全模型 | 头盔检测与三人共乘检测 | | 逆向行驶检测模型 | 车辆逆行检测 | | 违规停车模型 | 停车违章检测 | | 车牌检测模型 | 车牌定位 | ## 模型性能 | 模型 | mAP50 | | ----------------------------- | ----- | | 车牌检测 | 96.5% | | 逆向行驶检测 | 96.1% | | 违规停车检测 | 87.7% | | 闯红灯违章检测 | 88.5% | | 骑行者安全检测 | 73.6% | ## 示例输出 ### 支持的违章行为 - 未戴头盔 - 三人共乘 - 逆向行驶 - 违规停车 ### 生成的输出 * 带标注的证据图像 * JSON 报告 * PDF 违章报告 有关示例输出，请参阅 `sample_outputs/` 文件夹。 ## 输出截图 ### 证据图像  ### JSON 报告  ### PDF 报告  ## 项目结构 ``` traffic-violation-analytics-system/ ├── app.py ├── README.md ├── requirements.txt ├── models_info.md ├── docs/ │ ├── evidence_output.jpg │ ├── json_output.png │ └── pdf_output.png ├── sample_inputs/ ├── sample_outputs/ │ ├── evidence.jpg │ ├── result.json │ └── Violation_Report.pdf └── output/ ``` ## 使用说明 ### 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 运行应用程序 使用以下命令分析任意图像： ``` python app.py ``` 示例： ``` python app.py sample_inputs/sample_motorcycle.jpg ``` ### 生成的输出 执行后，系统会自动生成： * `output/evidence.jpg` * `output/result.json` * `output/Violation_Report.pdf` ## JSON 输出示例 ``` { "vehicle_type": "Motorcycle", "violations": [ "No Helmet", "Triple Riding" ], "plate_number": "Detected via OCR" } ``` ## 注意事项 * 车牌定位使用定制的 YOLOv8 模型执行。 * 基于 OCR 的车牌提取已使用 EasyOCR 集成。 * OCR 性能可能会因图像质量、车牌可见度、摄像头角度、光照条件和动态模糊而有所不同。 * 三人共乘检测是基于骑乘人数分析得出的。 ## 未来增强功能 * 实时 CCTV 集成 * 基于视频的违章检测 * 自动罚单生成 ## 结果 该系统成功实现了： * 多模型交通违章检测 * 自动车牌定位 * 基于 OCR 的车牌提取 * 证据图像生成 * 结构化 JSON 报告生成 * PDF 违章报告生成 ## 作者 Kashvi Dashore B.Tech – 人工智能与数据工程 印度科塔信息技术学院 (IIIT Kota)

标签：Apex, OCR, Python, 交通违章检测, 无后门, 智慧交通, 机器学习, 目标检测, 计算机视觉, 逆向工具