开源：基于计算机视觉的交通路口智能监控系统

基于计算机视觉的交通路口智能监控系统

源代码

https://www.gitpp.com/lerobot/projects06078009

项目主要由三个模块组成，分别是：SRS流媒体服务器，云端GPU服务器，本地客户端．

首先，网络摄像机将交通路口的监控视频实时上传到SRS流媒体服务器。

然后，当SRS流媒体服务器有视频流输入时，云端GPU服务器拉取原始视频流，然后通过YOLO等目标检测算法对视频进行分析和处理，然后将处理后的视频推流到SRS服务器。

对于本地客户端，一方面可以直接从流媒体服务器拉流，查看远端网络摄像机的实时监控画面。另一方面，本地客户端也可以选择和远端的服务器通过Socket进行通信（基于selectors I/O复用库，支持并发连接），获取服务器对监控视频的分析结果，比如路口的车流量、人流量等。同时，当选择与GPU服务器连接时，本地客户端也将更换rtmp流地址，拉取处理后的视频流．

这个基于计算机视觉的交通路口智能监控系统开源项目，通过实时识别技术分析交通状况，并在检测到异常时自动通知管理人员，为现代交通管理提供了智能化解决方案。以下从项目背景、技术架构、应用场景和价值四个方面进行详细介绍：

项目背景

在城市化进程加速的今天，交通拥堵、行人违规、事故频发等问题日益突出。传统的交通监控方式依赖人工巡检或固定规则触发，存在响应滞后、效率低下等弊端。本项目通过计算机视觉技术，实现了对交通路口的实时监控与智能分析，能够自动检测行人闯红灯、车辆拥堵等异常状况，并及时通知交通管理人员，从而大幅提升交通管理效率和安全性。

技术架构

项目由三个核心模块构成，形成端到端的智能监控闭环：

1. SRS流媒体服务器
   ：作为视频流转发枢纽，接收来自网络摄像机的原始视频流，并支持双路输出（原始流与处理后流），确保监控画面的实时性与可访问性。
2. 云端GPU服务器
   ：搭载YOLO等先进目标检测算法，对视频流进行实时分析，识别车辆、行人等目标，并计算车流量、人流量等关键指标。同时，将分析结果以结构化数据形式推送至消息队列，供客户端调用。
3. 本地客户端
   ：提供两种交互模式：一是直接拉取视频流进行实时监控；二是通过Socket长连接获取结构化分析数据，实现远程监控与数据分析的双重功能。

应用场景

1. 城市交通路口管理
   ：
• 实时监控与预警
  ：系统可实时监测路口车流量、人流量，当检测到行人闯红灯、车辆拥堵等异常情况时，立即触发告警，通知交通管理人员及时处理。
• 信号灯优化
  ：基于实时交通流量数据，动态调整信号灯配时，缓解交通拥堵，提高路口通行效率。
2. 高速公路与隧道监控
   ：
• 异常事件检测
  ：识别车辆逆行、停车、遗留物等异常情况，及时预警，防止事故发生。
• 车流统计与分析
  ：为高速公路管理提供精准的车流数据，支持收费策略调整与道路维护计划制定。
3. 校园与园区交通管理
   ：
• 行人安全保障
  ：监测行人过街行为，防止闯红灯等违规行为，保障行人安全。
• 车辆进出管理
  ：识别车牌信息，实现车辆进出自动记录与权限管理，提升园区交通管理效率。

项目价值

1. 提高交通管理效率
   ：
• 自动化监控与告警机制，减少人工巡检成本，提升响应速度。
• 实时数据分析，为交通管理决策提供科学依据，优化资源配置。
2. 增强交通安全
   ：
• 及时识别并预警行人闯红灯、车辆拥堵等安全隐患，降低事故发生率。
• 通过视频流实时监控，为事故处理提供视频证据，助力责任认定与后续处理。
3. 优化交通流量
   ：
• 基于实时车流数据，动态调整信号灯配时，缓解交通拥堵，提升道路通行能力。
• 为城市交通规划提供数据支持，助力智慧城市交通体系建设。
4. 可扩展性与定制化
   ：
• 模块化设计支持功能扩展，如增加车牌识别、车型分类等高级功能。
• 提供API接口，方便与其他交通管理系统集成，实现数据共享与业务协同。

本项目通过计算机视觉技术与流媒体传输技术的深度融合，为交通管理领域带来了革命性的变革。其广泛的应用场景与显著的价值体现，不仅提升了交通管理的智能化水平，更为构建安全、高效、绿色的城市交通环境提供了有力支持。

基于计算机视觉的交通路口智能监控系统

源代码

https://www.gitpp.com/lerobot/projects06078009