随着智能城市和智能交通系统的发展，依靠人工判断交通违法行为已经逐渐无法满足快速增长的交通管理需求。特别是行人闯红灯这一交通违法行为，不仅影响了交通流畅度，还可能带来严重的安全隐患。为了提高交通管理的效率与准确性，行人闯红灯检测系统成为智能交通管理中的一个重要方向。
本文将详细介绍如何利用计算机视觉与深度学习技术，设计并实现行人闯红灯的自动检测系统。我们将通过技术框架的讲解，展示一个基于实时视频流分析的行人闯红灯检测解决方案，并且附上相应的代码示例。
行人闯红灯检测的基本原理
行人闯红灯检测系统的主要任务是通过视频监控画面自动检测出行人是否在红灯信号时穿越斑马线。整个检测过程可以分为以下几个步骤：
1.信号灯状态检测：通过摄像头或传感器获取信号灯状态，判断红灯是否亮起。
2.行人检测与跟踪：在视频流中识别并追踪行人的位置。
3.行为分析：判断行人在红灯状态下是否通过斑马线。
4.违规行为判定与报警：若行人在红灯状态下穿越斑马线，系统会发出警报并记录违规行为。
行人闯红灯检测的实现框架
要实现行人闯红灯检测，我们需要综合利用目标检测、信号灯识别、行为分析等技术。以下是实现行人闯红灯检测系统的框架设计：
信号灯状态检测
首先需要通过视频流或者传感器捕捉交通信号灯的状态。常见的方法包括使用图像处理技术或者基于深度学习的信号灯识别。我们可以通过颜色检测、区域分割等方法来识别红灯、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:breakAI 代码解读if detect_traffic_light(frame):
print("红灯亮起")AI 代码解读else:
print("红灯未亮")AI 代码解读cv2.imshow('Frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakAI 代码解读cap.release()
cv2.destroyAllWindows()行人检测与跟踪
行人检测可以使用现代的深度学习算法，如YOLO、Faster R-CNN等，这些算法可以在视频流中实时检测并跟踪行人位置。我们使用YOLO模型来检测视频中的行人，并进行位置追踪。
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)AI 代码解读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:breakAI 代码解读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)AI 代码解读cv2.imshow('Frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakAI 代码解读cap.release()
cv2.destroyAllWindows()行为分析与闯红灯判定
行人闯红灯检测的核心任务是判断行人在红灯亮起时是否穿越了斑马线。我们可以通过分析行人是否进入了斑马线区域来判定行为。通过检测斑马线的位置和行人的位置，可以做出违章判断。
python
def is_pedestrian_crossing_red_light(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
if pedestrian_center[1] > zebra_crossing_area[0][1] and pedestrian_center[1] < zebra_crossing_area[1][1]:
# 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 TrueAI 代码解读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 # 红灯亮起if is_pedestrian_crossing_red_light(pedestrian_box, red_light_status, zebra_crossing_area):
print("行人闯红灯")else:
print("行人正常过马路")- 违规行为判定与报警
如果检测到行人在红灯亮起时穿越了斑马线，系统应当进行报警，并记录该事件。在实际应用中，这个过程可以通过与后台服务器连接，发送违规信息，或者通过可视化界面展示警报。
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')}")假设行人在红灯亮起时穿越斑马线if is_pedestrian_crossing_red_light(pedestrian_box, red_light_status, zebra_crossing_area):
alert_violation()
完整的行人闯红灯检测系统
结合以上步骤，可以实现一个完整的行人闯红灯检测系统。更多算法服务baidu 中天飞创
