伴随着智能城市及智能交通系统的不断发展

本文将深入探讨如何应用计算机视觉与深度学习技术来设计并实现一个自动检测行人闯红灯系统的方案。通过具体的技术方案讲解和详细的设计过程展示这个基于实时视频流分析的行人闯红灯检测解决方案，并提供完整的代码实现。

行人闯红灯检测的基本原理

行人闯红灯检测系统的核心功能是通过视频流数据实现对行人闯过人行横道线行为的实时识别。整个系统的工作流程主要包括以下几点：首先会对采集到的画面进行预处理以增强图像质量；接着运用目标跟踪技术对可能闯红灯的人行个体进行定位；最后结合行为判定算法分析是否存在违规动作。其中关键环节在于实时识别行人闯红灯行为

1. 信号状态监测：利用摄像头或传感器技术采集信号状态信息，并准确识别红灯闪烁的情况。
2. 行人识别及定位过程：从视频流中实时识别并追踪行人的位置信息。
3. 行为评估过程：对行人是否存在过马路的行为进行实时监控与分析。
4. 异常情况识别及报警机制：当发现行人跨越人行横道线时（即发现行人正在过马路），触发警报装置并记录相关事件。

行人闯红灯检测的实现框架

为了实现行人闯红灯的自动检测，请需要用到目标检测、信号灯识别以及行为分析等多种技术。为此设计了行人闯红灯检测系统的技术架构。

1. 信号灯状态检测

首先采用视频流或传感器来进行交通信号灯状态的捕捉。常见的手段包括应用图像处理技术和基于深度学习的信号灯识别方法。通过颜色检测与区域分割等方式辨别红灯与绿灯的状态。

python

import cv2import numpy as np

def detect_traffic_light(frame):

转为HSV色彩空间

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

定义红色的HSV范围

lower_red = np.array([0, 120, 70])

upper_red = np.array([10, 255, 255])

在图像中查找红色区域

mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

red_detected = cv2.countNonZero(mask) > 1000 # 阈值判断是否有足够大的红色区域

return red_detected

示例：检测视频中的红灯状态

cap = cv2.VideoCapture('traffic_video.mp4')while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

if detect_traffic_light(frame):

print("红灯亮起")

else:

print("红灯未亮")

cv2.imshow('Frame', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

2. 行人检测与跟踪

主要依赖于先进的深度学习算法进行行人的探测。其中最著名的是YOLO和Faster R-CNN。这些技术能够在视频流上即时完成行人的探测与追踪任务。研究团队采用了YOLO模型来解析视频图像数据序列，并通过该系统实现了行人的定位。

python

import cv2import numpy as np

加载YOLO模型

net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

layer_names = net.getLayerNames()

output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

def detect_pedestrians(frame):

height, width, channels = frame.shape

blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

net.setInput(blob)

outputs = net.forward(output_layers)

boxes = []

confidences = []

class_ids = []

遍历YOLO输出，寻找行人

for out in outputs:

for detection in out:

scores = detection[5:]

class_id = np.argmax(scores)

confidence = scores[class_id]

if confidence > 0.5 and class_id == 0: # 0是行人的类ID

center_x = int(detection[0] * width)

center_y = int(detection[1] * height)

w = int(detection[2] * width)

h = int(detection[3] * height)

x = int(center_x - w / 2)

y = int(center_y - h / 2)

boxes.append([x, y, w, h])

confidences.append(float(confidence))

class_ids.append(class_id)

return boxes

读取视频并检测行人

cap = cv2.VideoCapture('traffic_video.mp4')while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

boxes = detect_pedestrians(frame)

for i in range(len(boxes)):

x, y, w, h = boxes[i]

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Frame', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

3. 行为分析与闯红灯判定

行人闯红灯检测的核心目的是识别行人是否存在越马路的情况。研究者通过分析行人位置的变化来识别其行为模式。进而确定斑马线与行人的相对位置关系后即可进行闯红灯判定。

python

def pedestrian crossing a red light status (pedestrian box, red light status, zebra crossing area):

x, y, w, h = pedestrian_box

pedestrian_center = (x + w / 2, y + h / 2)

判断行人是否进入斑马线区域

当pedestrian_center[1]大于zebra_crossing_area[0][1]并且小于zebra_crossing_area[1][1]时

如果红灯亮起，且行人穿越斑马线，则判定为闯红灯

if red_light_status:

return True

return False

定义斑马线区域（假设为矩形区域）

zebra_crossing_area = [(100, 300), (300, 300)] # 用二维坐标表示

假设行人的检测框如下：

pedestrian_box = (120, 290, 30, 60)

red_light_status = True # 红灯状态被设置为开启
if pedestrianAttemptingToCrossAtRedLightDetectionSystem(pedestrianBox, redLightStatus, zebraCrossingArea):

print("行人闯红灯")else:

print("行人正常过马路")

4. 违规行为判定与报警

如果行人闯红灯穿越斑马线，则系统应立即发出警报信号并记录相关事件发生情况。在实际应用场景中，则可采用以下两种方式之一：首先可通过后端服务器建立连接并报告违规行为；其次则可在监控平台上显示警报信息以供查看

python

import time

def alert_violation():

print(f"行人闯红灯违规行为检测，时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")

当行人通过红灯时调用pedestrian_box、red_light_status及zebra_crossing_area

alert_violation()

完整的行人闯红灯检测系统

基于前面所述的步骤组合, 我们能够构建一个完整的行人闯红灯检测系统. 该系统不仅实时地从视频流中获取信号灯状态和行人行为数据, 并且能够同时判断是否存在违反交通信号的行为. 整个流程概述如下: 其中包含更多基于算法的服务来自百度, 同时也整合了来自中天飞创的技术支持.