项目简介speed-camera 是一个跨平台的实时目标速度摄像系统，支持 Unix、Windows 以及 Raspberry Pi 等操作系统。该项目主要使用 Python3 与 OpenCV 开发，能够通过视频流捕获环境中最大的移动目标，并计算其速度。无论你是希望通过 RPI 摄像头模块、USB 摄像头，还是 IP/RTSP 摄像头来监控交通，它都能为你提供高效、便捷的解决方案。此外，该项目还整合了独立的 Web 服务器、模板匹配图像搜索、whiptail 管理菜单以及多项插件支持，助力构建完整的远程监控与管理体系。
功能特色speed-camera 的一大特色在于其功能完备而灵活。系统利用 OpenCV 对摄像头捕获的图像进行实时运动检测与跟踪，通过计算物体在图像中移动的距离（以像素和实际单位衡量）来估算速度。同时，项目支持以下功能：
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• 实时目标跟踪：定制化的检测区域参数（MO_CROP_Y_UPPER、MO_CROP_Y_LOWER、MO_CROP_X_LEFT、MO_CROP_X_RIGHT）允许用户限定监控区域，确保精准捕捉重要目标。
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• 数据记录与查询：启用 LOG_DATA_TO_CSV 后，系统会自动生成 CSV 文件记录事件，最新版甚至内置 SQLite3 数据库保存成绩数据，方便后续调取报表。
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• 图表与报表生成：内置脚本可通过 matplotlib 绘制计数及平均速度图表，生成直观的趋势数据报告；同时，还支持生成 HTML 报告，直观展示历史数据与图像。
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• 远程管理：借助 whiptail 管理菜单，用户可以在服务器或控制台上方便地调整配置，重启应用，进行插件管理与升级等操作。
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系统支持与安装
此项目不仅适用于 Raspberry Pi 系统，同样支持 Unix 和 Windows 平台。对于 Raspberry Pi 用户，可利用 speed-install.sh 快速安装升级：
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1. 通过 SSH 终端或 putty，复制以下命令并运行：
curl -L https://raw.github.com/pageauc/speed-camera/master/speed-install.sh | bash -
2. 安装结束后，依据提示进行配置与校准（初始状态下 CALIBRATE_ON 设置为 True，需要调整对应的参数以获得准确的校正数据）。
高级功能与扩展speed-camera 不仅仅是个速度监控系统，更具备丰富的扩展性：
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• Web 服务器：独立的 speed-web.py 可将实时监控画面、报表及图表通过网页展示，方便远程监控。
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• 远程同步：结合 rclone 脚本，支持将监控图片以及数据自动同步到 Google Drive、Dropbox 等云存储平台。
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• 镜头监控：内置的 alpr-speed.py 支持车牌识别功能，可处理前后视角的车辆照片，结合 OPENALPR 实现精确识别输出。
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• Docker 部署：适用于 Mac 与 Windows 系统的用户，项目支持 Docker 部署，通过 docker-compose 快速构建独立容器环境，确保跨平台运行一致性。
总结
总体而言，speed-camera 是一款集实时目标检测、运动追踪、数据记录、报表生成与远程管理于一体的跨平台速度摄像系统。无论你是在交通监控、停车场管理、还是其他需要监测物体运动的领域，它都能为你提供精准、高效的技术支持。借助其开源特性与灵活的配置机制，开发者不仅可以快速部署使用，还能根据需求对系统进行二次开发与功能扩展，让监控变得更加智能化与人性化。
项目地址：https://github.com/pageauc/speed-camera