快速体验
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快速开发一个智能交通监控系统原型，通过RTSP接入道路摄像头。核心功能：1) 实时显示多路视频流；2) 基础的车牌识别功能；3) 交通流量统计和可视化；4) 简单的Web管理界面。使用Python+OpenCV+EasyOCR实现，要求1小时内可完成原型开发并演示基本功能。代码结构要清晰，便于后续扩展。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个智能交通监控系统的原型验证，需要快速验证车牌识别和流量统计的可行性。经过实践，发现用Python配合几个常用库，1小时就能搭出可演示的demo。这里分享下我的实现思路，特别适合需要快速验证创意的场景。
技术选型与准备选择Python主要因为生态丰富，OpenCV处理视频流稳定，EasyOCR做车牌识别足够轻量。安装好这些库后，先测试能否正常读取RTSP流。这里有个小技巧：用VLC先测试摄像头RTSP地址是否畅通，避免在代码里反复调试。
多路视频流接入用OpenCV的VideoCapture同时打开多个RTSP流，放在不同线程里防止阻塞。实际测试发现，工业摄像头的RTSP流偶尔会断连，所以加了自动重连机制——当读取帧返回False时重新初始化连接。
车牌识别实现EasyOCR默认模型就能识别中文车牌，但直接处理全帧图片速度慢。我的优化步骤：
- 先用OpenCV做车辆检测（背景差分法或YOLO快速版）
- 对检测到的车辆区域做透视变换矫正车牌角度
最后交给EasyOCR识别，准确率从40%提升到75%
流量统计设计在视频底部画计数区域线，用OpenCV的追踪算法（如CSRT）判断车辆穿越方向。为简化原型，只统计双向车道的通过数量，数据存在内存字典里。
Web界面整合用Flask快速搭建页面，通过SSE推送识别结果和统计数字。前端用Chart.js画实时流量折线图，视频流通过标签显示（需转成MJPEG格式）。
遇到的坑和解决方案： - RTSP延迟高：改用TCP传输（cv2.CAP_FFMPEG参数） - 车牌误识别：加车牌颜色过滤（蓝/黄像素占比判断） - 流量误计数：设置车辆最小像素宽度阈值
这个原型虽然简单，但完整走通了从视频接入到业务功能的全流程。后续如果要扩展，可以： 1. 接入真实数据库存储历史数据 2. 增加违停检测等AI模型 3. 用C++重写核心模块提升性能
整个过程在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅，它的在线编辑器预装了所有需要的库，还能一键把Flask应用部署成公开可访问的链接。最惊喜的是调试RTSP流时，直接复制粘贴摄像头地址就能看到实时画面，省去了本地配环境的麻烦。对于需要快速验证的物联网项目，这种开箱即用的体验确实能帮大忙。
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