使用计算机视觉的交通信号违章检测系统
介绍
这是一种用于从头开始开发系统的软件。 理解这一点将有助于系统开发和系统的基本结构，以及计算机视觉，带有python库Tkinter的GUI和基本的opencv。 如果没有时间，请去。
表中的内容
动机
该项目是为第三学期第二学期系统开发（CSE-3200）课程而设计的。
介绍
城市中越来越多的汽车会导致大量的交通，这意味着在孟加拉国乃至世界范围内，如今违反交通法规的行为变得越来越严重。 这造成财产的严重破坏和更多的事故，可能危及人民的生命。 为了解决警报问题并防止此类不可思议的后果，需要使用交通违规检测系统。 系统会始终为此执行适当的交通法规，并逮捕不遵守法规的人员。 由于当局一直在跟踪道路，因此必须实时实现交通违章检测系统。 因此，交通执法人员不仅可以轻松准确地实施安全道路，而且还可以有效地进行道路建设。 交通检测系统能够比人类更快地检测到违
2022-01-16 20:23:56
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车辆违规系统
模拟实现一个简单的车辆违规管理系统，包括积分管理和罚款管理两部分。系统需要实现“系统初始化”、“录入违规记录”、“缴纳罚款”、“查询历史违规信息”相关功能。
停车管理系统
模拟实现一个简单的停车场管理系统，实现不同车型，进入停车场,离开停车场，查询停车场信息、查询停车场历史停车信息等功能。
2022-01-13 08:48:43
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如今越来越多的活动采用了竞争式的答题方式，因此抢答器的应用也越来越多，市面上有各种各样功能强大的抢答器，但普遍来说，价格比较高，本设计是为针对一些小型比赛而设计的四路抢答器，价格低廉，容易实现，稳定可靠。设计的核心是通过一片STC89C52RC芯片来实现四位选手的抢答锁存。实现的功能有违规操作提示，抢答倒计时，答题倒计时，并有声音报警提醒，记分功能，抢答结果锁存功能。由于板上提供的按键是矩阵式的，考虑到矩阵键盘扫描程序相对来说时延较大，因此采用查询端口方式，结果证明这种方式确实较好，容易实现而且时延不会影响抢答结果，相对比较公平。
2021-12-06 23:27:38
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自动车牌识别 :India:
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演示版
总览
这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。
动机
由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。
ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶
2021-11-24 16:05:34
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