开源项目：基于计算机视觉的智能交通监控系统核心代码

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．

项目背景概述
本项目致力于运用先进的识别技术，对交通路口实施实时的监控与分析。当监测到（如行人闯红灯、路口车辆和行人流量过大导致交通堵塞）等异常情况时，系统将自动向交通管理人员发送警报。为满足实时交通监控的迫切需求，我们设计了一套既高效又易于扩展的系统架构。

系统架构设计
本项目核心由三大模块构成：

SRS流媒体服务器模块：

• 职责：接收并转发来自网络摄像机的交通路口监控视频流。

• 功能实现：将视频流推送至GPU服务器进行深度分析，或直接推送给客户端供交通管理员实时查看。

云端GPU服务器模块：

• 职责：从SRS流媒体服务器拉取原始视频流。

• 功能实现：运用YOLO等尖端的目标检测算法对视频内容进行解析与处理，随后将处理结果推流回SRS服务器，供客户端拉取使用。

本地客户端模块：

• 职责：直接从SRS流媒体服务器拉取视频流进行实时监控。

• 功能实现：通过Socket与远程服务器建立通信，实时获取视频分析结果（如车流量、人流量等）。同时，用户可根据需求选择连接GPU服务器，以拉取经过深度处理的视频流。

环境配置与依赖

• SRS流媒体服务器：采用开源的SRS实时视频服务器，可在云服务或本地Linux环境下轻松搭建。

• GPU服务器：支持本地运行服务端脚本或修改脚本中的IP与Port进行灵活部署。

• 本地客户端：无需特殊配置，仅需安装Python及其相关依赖库即可。

部署流程简述

1. 使用ffmpeg工具将本地视频模拟为网络摄像机视频流推送至SRS流媒体服务器。

2. 创建并激活Python虚拟环境，安装requirements.txt中列出的所有依赖包，并下载YOLOv3模型权重文件至指定位置。

3. 执行服务端脚本server_selector.py启动服务器。

4. 执行客户端脚本client_selector.py启动客户端程序。

代码结构概览

• scripts_2：包含服务端与客户端的核心Python脚本。

• demo：存放用于测试的脚本文件。

• ui：包含使用Qt Designer精心设计的用户界面文件及其转换后的Python脚本。

• yolov3：存放YOLO模型的相关配置文件，涵盖网络结构、识别类型及模型权重。

• PlateRecognition：包含中文车牌识别项目HyperLPR的配置文件。

• videos：提供用于测试的道路监控视频。

• log：记录程序运行过程中的所有日志信息。

各模块功能详解

• 流媒体服务器模块：基于SRS搭建，负责视频流的接收与转发。

• GPU服务端模块：集成目标识别、红绿灯状态检测、车流量与人流量统计以及车牌识别等核心功能。

• 客户端模块：提供直观的用户界面，支持实时监控视频查看与分析结果获取，同时实现数据可视化、并发连接管理以及系统日志汇总等功能。

本项目通过巧妙结合SRS流媒体服务器、云端GPU服务器与本地客户端，成功打造了一款高效、实时的智能交通监控系统。该系统能够精准识别交通路口的异常状况，并即时通知交通管理人员，为交通管理提供了不可或缺的技术支撑。

下载地址：

http://www.gitpp.com/ai100/intelligent-traffic-based-on-cv

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