基于深度学习的闯红灯检测系统 研究背景与意义

随着城市交通的不断发展和进步，汽车数量急剧增加，交通事故也随之增多。其中，闯红灯行为是造成交通事故的重要原因之一。因此，如何有效地检测和预防闯红灯行为成为了交通管理部门和科研人员关注的重点问题。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域得到了广泛应用，其应用范围覆盖了图像识别、目标检测、行为识别等多个方面。基于深度学习的闯红灯检测系统可以通过对交通场景图像的分析和学习，实现对车辆和行人的检测、闯红灯行为的识别和预测，并及时发出警示，从而有效地降低交通事故的发生率，保障交通安全。

因此，研究基于深度学习的闯红灯检测系统具有重要的应用价值和社会意义。