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文档简介

闯红灯抓拍系统的分析与设计中期报告一、项目概述本系统是基于图像识别技术，为城市交通管理部门提供一种有效的交通违法行为监控工具。该系统可以实时捕捉违法行为，如闯红灯、非法停车等，并自动发送罚单给交通违法者。二、需求分析1.系统功能需求（1）根据摄像头拍摄到的交通违法行为图片，完成车辆的识别和抓拍。（2）检测并分析交通违法行为，如闯红灯、不系安全带等。（3）录入车辆违法信息，包括车辆型号、车牌号、车主信息等。（4）生成违法车辆罚单，发给交通违规者。（5）系统支持管理员对违法信息进行管理和查询，如删、改、查等操作。2.性能需求（1）判断违法行为的准确率需接近100%。（2）系统响应速度需在毫秒级别。3.可行性分析目前，该技术已经在一些城市的道路交通监管中得到了广泛运用，因此该系统的可行性已经得到了充分的验证。三、系统架构设计1.系统架构图本系统采用C/S架构，实现Web后台管理与前端用户交互的方式，同时提供API给其他系统调用。2.技术选型（1）开发语言：Python、Java（2）图像识别库：OpenCV、TensorFlow、Keras（3）前端框架：Vue.js（4）后台框架：Django（5）数据库：MySQL四、系统模块设计1.图像识别模块采用OpenCV实现图像识别功能，通过预先训练好的深度学习模型对交通违法行为图像进行检测和分析。2.数据库模块通过MySQL存储系统中的各类数据，包括用户信息、车辆信息、违法信息等。3.系统管理模块实现系统管理员对违法信息的管理和查询功能，包括删、改、查等操作。4.系统统计模块通过对系统数据的分析，实现数据的统计和报表生成功能。五、开发计划1.系统前期准备和框架搭建：1个月2.图像识别模块开发：3个月3.数据库模块开发：1个月4.系统管理模块和统计模块的开发：1个月5.系统测试和部署：1个月六、总结本中期报告完成了对闯红灯抓拍系统的需求

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