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第一章 项目简介

Python基于深度学习的车辆偏离预警系统，基于 Python语言 开发，结合深度学习与人工智能技术，采用 Django框架构建系统整体架构，并使用 MySQL数据库实现数据的存储与管理，适用于中小规模应用场景。系统在算法层面引入了 YOLOv5目标检测算法，该算法在目标识别领域具有较高的准确率和实时性优势，可对车辆目标进行高效检测。系统通过对用户上传的车辆行驶图片、视频等信息进行分析处理，实现对车辆行驶状态的智能判断，能够有效识别车辆偏离行驶道路的行为，并及时给出预警结果。该系统在提升道路交通安全、辅助交通管理方面具有积极意义，同时也为车辆偏离预警系统的后续研究与实际应用提供了有价值的参考与借鉴。

第二章 技术栈

前端：Html、js、css

后端：Django

数据库：MySQL

算法：YOLOv5

第三章 系统功能设计

1、个人信息管理：用户可以想对自己的资料进行修改就对自己的资料进行修改。

2、用户管理：具有管理员权限的用户可以对用户信息进修改，保证用户都是正确的。

3、图片检测：上传车辆行驶照片，看看是否压线。

4、视频检测：上传车辆行驶视频，看看是否压线。

5、图片管理：对已经进行识别过的图片信息查看和管理操作。

6、视频管理：对已经进行识别过的视频信息查看和管理操作。

7、注册登录：用户要想使用这个系统，那么就需要进行注册号登录的操作，该功能可以让用户创建账号进行注册，再注册成功之后可以进行登陆操作，登陆时比对账号信息，一致则可以进行登陆操作进入系统。

图3-1 车辆偏移系统功能模块图

第四章 系统功能实现

4.1 管理员端

用户管理：具有管理员权限的用户在使用该系统时，可以通过用户管理功能系统的用户进行管理和查看。

图4-1 管理用户管理

4.2 用户端

注册：为没有账号的用户提供注册的功能，让用户可以使用系统。

图4-2 用户注册

登录：注册成功后可以进行登陆功能。

图4-3用户登录

图片检测：上传车辆行驶照片，看看是否压线。

图4-4进行检测

图4-5检测结果

视频检测：上传车辆行驶视频，看看是否压线。

图4-6视频检测

图4-7视频检测结果

图4-8路线结果

图片管理：对已经进行识别过的图片信息查看和管理操作。

图4-9图片管理

视频管理：对已经进行识别过的视频信息查看和管理操作。

图4-10视频管理

个人信息管理：用户可以想对自己的资料进行修改就对自己的资料进行修改。

图4-11个人信息

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第六章 源码获取：

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