# 交通路口智能监控系统

**Repository Path**: boyfriend/Intelligent-Traffic

## Basic Information

- **Project Name**: 交通路口智能监控系统
- **Description**: 项目主要由三个模块组成，分别是：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**流媒体服务器**。（基于腾讯云轻量应用服务器）

然后，当流媒体服务器有视频流输入时，**本地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流媒体服务器。

对于**本地客户端**，一方面可以直接从流媒体
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/lllzzzyyy66/Intelligent-Traffic
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-06-02
- **Last Updated**: 2025-06-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 交通路口智能监控系统
# 一、环境配置
## 1.安装requirements.txt 的包，注意此为服务器运行代码，所用python ==3.7
> Note：如果遇到某个包不能下载，可以先搜索该库对应版本的whl文件，下载到本地，然后安装whl．

##2.下载YOLOv3权重
	- [官方下载地址](https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights) 
	- [百度网盘下载链接](https://pan.baidu.com/s/1CVgvP4hQQvDNbKmXhmkxqw) 　
下载完成后将weights文件放在 **yolov3/weights** 目录下

#二、项目介绍
项目主要由三个模块组成，分别是：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**流媒体服务器**。（基于腾讯云轻量应用服务器）

然后，当流媒体服务器有视频流输入时，**本地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流媒体服务器。

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．




#三、项目演示
1.推流 ffmpeg -re -stream_loop -1 -i C:\Users\86180\Desktop\Intelligent-Traffic-Based-On-CV-version2.0\videos\traffic_2.flv -c copy -f flv rtmp://49.232.145.50:9090/live/stream
3.启动服务器端 server_selector.py 
3.启动客户端
    1.login2.py 登录注册密码账号，人脸识别注册
     2.密码账号登录
     3.人脸识别登录
     4.选择功能
     5.进入客户端
#四、代码结构说明
1. **scripts_2** : python脚本
   - server_selector.py : 服务端脚本
   - client_selector.py main_window.py sub_window.py : 客户端PyQt5界面
   - bbox.py  darknet.py video_demo.py util.py : YOLO相关代码
   -admin.py  face_login.py  login2.py  人脸识别登录  face 人脸识别登录图片存储  zhanghao.txt 账号密码存储
   
2.**ui** : 使用`Qt Designer`设计的客户端界面ui文件，使用Tkinter库设计人脸识别登录
   
3. **yolov3** : YOLO模型配置文件
   - cfg : YOLO网络模型
   - data : YOLO识别类型
   - weights : YOLO模型权重

6. **videos** : 提供的道路测试视频
7. **log** : 程序运行过程中保存的日志 



#五、各模块功能详细说明

### 1 流媒体服务器模块

搭建基于腾讯云的流媒体服务器．用于接收网络摄像头交通路口实时监控画面，同时将接收到的rtmp流推送到需要的地方．比如推流到GPU服务器用于视频内容分析，推流到客户端供交通管理员监控路口交通状况．

### 2 GPU服务端模块

#### 2.1 目标识别模块

（1）功能介绍：本模块通过使用YOLOv3多尺度目标识别技术对视频流的图像帧进行识别，并将事先在训练类别中的目标在视频画面中实时标注出来，并将识别的信息提供给其他模块使用，比如红绿灯检测模块，车流量检测模块等。

（2）详细实现：本模块我们使用YOLO(You Only Look Once)模型对图像中的物体进行识别。首先在模型构建方面，我们读取darknet框架使用的yolov3.cfg 卷积神经网络模型文件，对网络的结构进行分析然后转换为相应的pytorch模型，使用已经加载的yolov3.weight权重模型，至此我们的CNN识别模块已经搭建完成。然后将opencv读取的图像帧丢入已经定义的卷积神经网络模型对结果进行预测，得到输出信息（包括置信度、位置坐标），使用opencv作图模块将这些输出信息实时标注在对应的图像帧上。最后将处理过的图像帧显示在界面上即可。

#### 2.2 红绿灯检测模块

（1）功能介绍：本模块使用目标识别模块的输出信息得到交通灯的位置坐标，使用颜色识别算法对交通灯状态进行分析。

（2）详细实现：首先对pytorch预测输出的信息进行分析，得到交通灯对应的位置信息。接着，调用opencv模块将交通灯对应的ROI区域截取出来，由于HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比，因此将截取出区域的RGB图像先转换为HSV图像。最后将每种颜色对应的HSV阈值与截取区域中的HSV颜色进行比对，重合率最高的即为识别到的颜色种类。

#### 2.3 车流量检测模块

（1）功能介绍：本模块对图像帧中出现的车辆数目进行统计，实时分析交通路口的车流量，提供参考数据给使用人员。

（2）详细实现：首先对pytorch预测输出的信息进行分析，得到图像帧中所有识别到的车辆信息，对车辆信息进行统计，然后实时在界面上显示。

#### 2.4 人流量检测模块   

（1）功能介绍：本模块对图像帧中出现的行人数目进行统计，实时分析交通路口的人流量，提供参考数据给使用人员。

（2）详细实现：首先对pytorch预测输出的信息进行分析，得到图像帧中所有识别到的行人信息，对行人信息进行统计，然后实时在界面上显示。



#### 3 客户端模块
#### 3.1 监控界面显示模块

（1）功能介绍：模块实现了本地客户端的人机交互界面部分．用于交通管理员对交通路口的视频进行监控，以及查看服务器端对视频进行分析的结果．

（2）详细实现：首先，使用qt designer设计界面．然后将ui界面转为python pyqt5的源代码，以便实现更加复杂的逻辑（比如信号与槽，按钮事件的处理）．

#### 3.2 数据可视化模块

（1）功能介绍：本模块将从服务器获取的数据（如人流量、车流量）等信息进行可视化，方便系统管理人员查看交通路口实时流量变化．

（2）详细实现：使用matplotlib提供的FigureCanvasQTAgg模块，将pyqt5设计的界面和matplotlib的画图耦合．

#### 3.3 基于selectors I/O复用库的并发连接模块

（1）功能介绍：本模块用于本地客户端和云端GPU服务器之间的通信，本地客户端接收服务端发送的实时分析数据．

（2）详细实现：基于selectors的I/O服用库，可以实现并发连接．服务端将分析的数据如人流量、车流量、交通灯状态等信息封装为json格式的数据发送到客户端．客户端收到数据后验证是否正确，然后将结果反馈给服务端．支持优雅地断开连接

#### 3.4 系统日志模块

（1）功能介绍：本模块对视频分析中得到的信息进行汇总，并实时在在画面上进行刷新，使用者可以方便地查看当前以及之前的分析结果；

​	（2）详细实现：首先定义一个日志消息队列，在视频分析开始运行之后将得到的信息使用put函数加载到队列当中，然后在日志显示模块使用get函数得到最新的消息并实时显示在画面上。

#### 3.5 用户登录模块
#### 3.5.1 用户登录模块
（1 ） 功能介绍：模块实现了管理员密码账号、人脸识别注册、登录功能的实现，用户可以选择两个角色，一个是系统管理员，具有用户权限管理和查看实时监控两个功能，另一个是交通管理员，只有查看实时监控的功能。
（2）详细实现：使用Tking类设计窗口，用户密码注册成功后，会将信息传送到MySQL数据库中和整理写入zhanghao.txt中，登录时会从zhanghao.txt中账号密码是否匹配，只有密码账号登录成功后，才会进入人脸识别登录。人脸识别是使用OpenCV库中的`CascadeClassifier`进行人脸识别，加载人脸识别模型。注册时会将拍照并保存的人脸图像，进行处理，提取人脸区域并保存。登录时通过比较预存的人脸图像和登录者的人脸图像的直方图信息，计算两者之间的差异度。如果差异度在一定范围内，则认为验证通过，否则验证失败。

#### 3.5.2 用户权限管理模块
（1） 功能介绍：只有系统管理员才可以进行。系统管理员成功登陆后，选择用户权限管理按钮进入。通过MySQL数据库读取用户信息，打印在窗口，管理员可以进行添加用户，删除用户，编辑用户（只有允许修改密码），查看用户信息。
（2）详细实现：使用`pymysql`库连接到MySQL数据库，进行用户信息的读取、添加、删除和更新操作。 在初始化时，通过`load_users()`方法从数据库中加载用户列表，并显示在用户列表框中。点击‘添加用户’，功能和注册一样；点击‘删除用户’，就可以将选择的用户删除，数据库和zhanghao.txt都会更新，`load_users()`方法从数据库中重新加载用户列表显示；点击‘编辑用户’，用户可以输入新密码并保存，系统会更新数据库中对应用户的密码；双击用户列表中的用户会显示该用户的详细信息，包括用户名、密码、用户类型以及权限管理信息。