摘要
随着城市化进程的加快和机动车保有量的不断增加，交通安全问题日益突出，行人违章行为作为交通事故的主要诱因之一，对其进行有效识别和干预具有重要意义。
传统的行人违章识别方法主要依赖于人工观察或简单的图像处理技术，存在识别效率低、准确率不高、易受环境因素影响等问题。
近年来，深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，为行人违章识别提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了行人违章识别的研究背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，详细阐述了基于深度学习的行人违章识别系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、总体架构设计、功能模块设计、目标检测模型选择与改进、行人违章行为识别模型构建、模型训练与评估等。
最后，对系统进行了测试与评估，验证了系统的有效性和可靠性。
关键词：行人违章；深度学习；目标检测；行为识别；系统设计
#1.1深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其灵感来源于人脑神经元的结构和功能。
深度学习模型通常由多个神经元层组成，每层神经元对输入数据进行特征提取和抽象，最终输出预测结果。
深度学习的优势在于能够自动地从海量数据中学习特征表示，无需人工进行复杂的特征工程，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
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