# traffic

**Repository Path**: Sakura_236/traffic

## Basic Information

- **Project Name**: traffic
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-26
- **Last Updated**: 2025-06-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 交通标志识别系统

基于 Flask 和 Vue.js 的交通标志识别系统，支持用户注册登录和实时图像识别功能。

## 功能特点

- 用户管理
  - 用户注册和登录
  - 基于 JWT 的身份验证
  - 管理员和普通用户角色区分

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![alt text](image-5.png)
  - 支持图片上传和拖拽
  - 实时图像识别
  - 多种预处理方式（彩色、二值化、限速专用）
  - 详细的预测结果展示
  - 支持中文标签显示
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## 技术栈

### 后端
- Flask: Web 框架
- PyTorch: 深度学习框架
- SQLite: 数据库
- JWT: 用户认证
- Flask-CORS: 跨域支持

### 前端
- Vue.js: 前端框架
- Axios: HTTP 客户端
- Vue Router: 路由管理

## 项目结构

```
flaskvue-name/
├── app.py                 # Flask 后端主程序
├── model.py              # 深度学习模型定义
├── records/             # 模型权重文件目录
│   └── models/
├── src/                 # Vue.js 前端源码
│   ├── api/            # API 配置
│   ├── components/     # Vue 组件
│   ├── views/         # 页面视图
│   └── App.vue        # 根组件
├── users.db            # SQLite 数据库文件
└── signnames.csv       # 交通标志标签映射
```

## 安装步骤

1. 克隆项目
```bash
git clone [项目地址]
cd flaskvue-name
```

2. 安装后端依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. 安装前端依赖
```bash
cd src
npm install
```

## 运行说明

### 后端服务

1. 启动 Flask 服务器
```bash
python app.py
```
服务器将在 http://localhost:5000 运行

### 前端服务

1. 开发模式运行
```bash
cd src
npm run serve
```
前端将在 http://localhost:5173 运行

2. 生产环境构建
```bash
cd src
npm run build
```

## 使用说明

1. 访问系统
   - 打开浏览器访问 http://localhost:5173
   - 默认管理员账户：admin/admin123

2. 用户注册/登录
   - 点击导航栏的注册/登录按钮
   - 填写相应信息完成操作

3. 交通标志识别
   - 点击"交通标志识别"进入识别页面
   - 上传或拖拽图片到指定区域
   - 点击"开始预测"按钮
   - 查看预测结果和详细信息

## 注意事项

1. 确保已安装 Python 3.8+ 和 Node.js 14+
2. 确保模型权重文件位于正确位置
3. 确保 signnames.csv 文件存在且格式正确
4. 首次运行时会自动创建数据库和默认管理员账户

## 开发团队

[团队/个人信息]

## 许可证

[许可证信息]