介绍行人闯红灯行为对交通安全的影响，以及智能交通系统的发展现状和趋势，强调本研究的目的和意义。
明确本文的研究目标，即设计并实现一个基于深度学习的行人闯红灯检测预警系统，提高交通安全性。
概述本文所采用的研究方法，包括文献综述、技术分析、模型构建和系统开发。
介绍本文的章节安排和内容概要，包括背景介绍、技术原理、系统设计、实验结果和总结展望。
详细介绍深度学习的基本概念、原理及其在计算机视觉领域的应用。
详细阐述YOLO系列算法的特点及其在目标检测中的应用，包括YOLOv8的具体实现。
介绍PyTorch、OpenCV和Labelme等工具的使用方法及其在行人闯红灯检测中的作用。
分析系统的需求，包括行人和交通信号的检测、数据预处理及预警机制。
详细描述系统的主要功能模块，包括数据采集、模型训练、实时检测和预警通知。
介绍系统的整体架构设计，包括硬件配置、软件平台和系统接口设计。
详细介绍实验的设置，包括数据集的选择、模型的训练和测试环境的搭建。
展示行人闯红灯检测预警系统的测试结果，包括准确率、召回率和实时性等方面的分析。
评估系统在不同环境下的性能，包括光照、天气等条件下的表现。
总结本设计的研究成果，包括系统的优势和不足。
提出未来的研究方向和改进措施，为进一步完善系统提供参考。