上周的思路： https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/85082271 上周的flag： 1.车道线怎么单独给检测出来，能不能通过阈值处理/ROI选取，把其他非车道线的部分给滤除。因为高速公路车道线基本都是白线，所以用阈值可能管用，或者彩色空间也可以试试。看看专门检测车道线的论文，只剩下背景和车道线的，相当于车道线分割提取出来的论文，是这

Introduce: 该系统可以实时检测交通信号灯违规: 城市中越来越多的汽车会导致大量交通拥堵，这意味着如今在孟加拉国和世界各地，交通违规行为变得更加严重。这造成了严重的财产破坏和更多可能危及人民生命的事故。为了解决令人震惊的问题并防止这种深不可测的后果，需要交通违章检测系统。为此，该系统始终执行适当的交通法规，并逮捕不遵守的人。交通违章检测系统必须实时实现，因为当局一直在跟踪道路。因此

文末含有完整代码 目录 介绍准备工作数据集准备训练YOLOv5模型车牌识别违章停车检测总结与展望 1. 介绍 违章停车问题在城市中是一个很常见的交通问题。为了有效地管理违章停车问题，我们需要对违停车辆进行识别。本篇博客将向您展示如何使用YOLOv5进行车牌检测与识别，从而辅助管理违章停车问题。 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个实时目标检测算法

案例来源：@机器之心 作者：Tianfu He、Jie Bao、Ruiyuan Li、Sijie Ruan、Yanhua Li、Chao Tian、Yu Zheng 案例地址：https://mp.weixin.qq.com/s/oGSk9Hsu6lbthJjLHF59Hg   0. 背景： 随着汽车保有量增加，停车位供不应求，违章停车现象增加。传统的检测违停的方式是交警巡逻和摄像头检测

基于android的违章处理APP 该项目是基于android版本的违章处理APP，系统包含前端android服务和后端web服务，内容和技术都是目前比较流行的架构。 技术介绍 前端android端： jdk17 gradle8.0 android studio 采用2023版本 后端web端： jdk17 node18 springboot3版本 springsecurity6版本 vue

一、绪论 1.1 研究背景 当前社会交通事故频发，车辆违章现象屡见不鲜。为了解决这一问题，车辆违章信息查询系统应运而生。该系统能够自动检测车辆违章行为并提供相关信息，为交通管理提供了便利。 目前，基于 Java 语言的前后端完全分离系统开发已经成为主流。其中，SpringBoot框架结合Vue实现的技术体系被广泛应用。如文献[21]所述，基于Vue和SpringBoot框架的机场气象信息系统