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本项目采用基于深度学习领域和窄带物联网相关技术，针对弯道会车开发一套预警系统。系统的运行将分为白天和夜晚两种情况进行。系统由STM32单片机、OV2640图像传感器、BC95模块和LED显示屏组成。将OV2640采集到的单帧图像灰度处理，将处理后的单帧图像传输至单片机STM32，单片机STM32内预置了YOLOv3检测算法与优化的帧差法，白天利用深度学习YOLOv3检测算法进行图像的分析与处理，夜晚通过帧差法进行图像分析与处理。系统在弱光线、短视距或雨雪雾等复杂环境下均能发挥智能化预警功能，有效预防弯道事故的发生。一方面，系统能够在车辆驶进前提前预警双向车道，降低了对司机的反射照明车灯的视觉疲劳；另一方面，系统硬件模块属低耗能低成本，且可保证数据处理和传输质量。系统将从山区等偏僻弯道路段推至城市干道，在确保交通安全的同时推进智慧城市的形成。目前本项目已发表SCI二区期刊论文一篇，实用新型专利三项，外观专利两项，以及软件著作权三项。。
