基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

1. 引言

随着无人机技术的发展，无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角，具有更高的视野覆盖范围，能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统，并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统，能够检测交通违规行为并做出实时预警，确保交通安全。

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实现以及UI界面的设计。最终，通过将这些模块结合，展示了一个完整的无人机交通违规监控系统的实现。

目录

1. 引言

2. 系统架构

3. 数据集构建与准备

3.1 数据采集

3.2 数据标注

3.3 数据集的预处理

4. 使用NanoDet模型进行训练与推理

4.1 NanoDet概述

4.2 安装与环境准备

4.3 模型训练

4.4 模型推理

5. UI界面展示

5.1 创建UI界面

6. 交通违规行为检测与报警

6.1 假设规则

6.2 报警

7. 总结与展望

---

2. 系统架构

整个系统的架构可以分为以下几个模块：

1. 数据采集与数据集构建：通过无人机拍摄交通路口的视频数据，进行标注，构建符合要求的数据集。
2. 模型训练与推理：利用NanoDet模型进行训练，识别交通违章行为，检测交通参与者（如机动车、行人、非机动车等）。
3. 碰撞检测：通过目标检测结果进行分析，实时检测可