【摘 要】
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文章针对现有的交通管理部门闯红灯检测系统进行改进，目的在于弥补传统电子眼系统只能对机动车辆进行闯红灯自动识别的缺陷，探究将深度学习技术应用到交管部门闯红灯抓拍系统的可行性。首先，面向交通路口复杂的环境，文章运用轻量化的微型计算机Jetson Nano进行车辆和行人闯红灯检测，并向交通管理部门发送相关信息，帮助交警进行查证闯红灯行为。其次，系统通过多种方式采集数据集，运用快速、灵活的YOLOv5算法
【基金项目】
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江西科技师范大学大学生创新训练项目（20211504082）；
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文章针对现有的交通管理部门闯红灯检测系统进行改进，目的在于弥补传统电子眼系统只能对机动车辆进行闯红灯自动识别的缺陷，探究将深度学习技术应用到交管部门闯红灯抓拍系统的可行性。首先，面向交通路口复杂的环境，文章运用轻量化的微型计算机Jetson Nano进行车辆和行人闯红灯检测，并向交通管理部门发送相关信息，帮助交警进行查证闯红灯行为。其次，系统通过多种方式采集数据集，运用快速、灵活的YOLOv5算法进行模型训练。最后，将模型部署到内置Linux系统的微型计算机上，完成系统检测的核心功能。
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