基于深度学习的交叉口非机动车违规左转判别方法及系统

本发明公开了基于深度学习的交叉口非机动车违规左转判别方法，涉及智能交通领域，包括划分交叉口非机动车出现的区域，并标记该区域内的左转等待区、左转必经区、左转出口；通过安装在所划分区域的摄像头捕捉经过该区域的非机动车图片，并进行数据预处理；使用预训练卷积神经网络模型RestNet‑50对区域摄像头抓拍的图片分别进行特征提取，构建三个不同特征数据库；分别计算左转等待区与左转必经区、左转出口中样本图像的特征相似度，保留相似度最高的图片，并建立对应关系数据库；通过图片间对应关系数据库，判断车辆是否违规左转，本发明有效减少违规左转行为的发生，为交叉口交通安全助力。