Traffic-Monitoring-Systemの多機能スマート交通監視システム

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Traffic-Monitoring-Systemの多機能スマート交通監視システム

Traffic-Monitoring-Systemの多機能スマート交通監視システム

Traffic-Monitoring-Systemは、深層学習を活用した多機能スマート交通監視プラットフォームです。YOLOv5による高精度な車両検出、SORTアルゴリズムを用いたトラッキング、OCR技術による車両ナンバープレート認識、さらには交通違反検出までを統合。リアルタイムの交通流量監視と詳細な交通分析を可能にし、都市交通管理の効率化に貢献します。

https://github.com/ghnghei/Traffic-Monitoring-System

概要

Traffic-Monitoring-Systemは、深層学習技術をベースにした多機能な交通監視プラットフォームです。主にYOLOv5を利用した車両・歩行者などの多種類物体検出、SORTアルゴリズムによるトラッキング機能、PaddleOCRやEasyOCRを用いた車両ナンバープレートの認識、さらに交通違反検出（逆走や車線逸脱など）を統合しています。これにより、リアルタイムでの交通流量解析、交通状況把握、違反行為の検出が可能になり、都市の交通管理や安全対策の高度化に寄与します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • YOLOv5による車両や歩行者など多クラスのリアルタイム物体検出
  • SORTアルゴリズムによる高精度トラッキングで個別車両を追跡
  • PaddleOCR/EasyOCRを活用した車両ナンバープレートの多言語認識対応
  • 交通違反検出（逆走、車線逸脱など）の自動検知および報告生成

技術的なポイント

本プロジェクトは、深層学習を基盤とした複数のモジュールを組み合わせることで、スマートな交通監視システムを実現しています。中核となる物体検出には、軽量かつ高性能なYOLOv5モデルを採用し、乗用車、貨物車、歩行者、自転車など多様な交通対象を高精度で検出します。検出結果はSORT（Simple Online and Realtime Tracking）アルゴリズムにより処理され、個別の車両や歩行者の動きをリアルタイムでトラッキング。これにより、交通流量や混雑状況を正確に把握できます。

車両認識の鍵となる車両ナンバープレートの読み取りには、PaddleOCRおよびEasyOCRの2つのOCR技術を活用。これにより、中国語や英語を含む多言語対応が可能で、地域や国際的な環境に柔軟に対応しています。OCR処理により得られた情報は、交通管理や違反記録の証拠として活用可能です。

さらに、交通違反検出モジュールでは、逆走や車線逸脱などの典型的な違反行為を画像解析により自動検出。これらの検出結果は、リアルタイム通知やレポート生成を通じて交通安全の強化に貢献します。データは視覚化され、管理者が直感的に交通状況や違反傾向を把握できるよう設計されています。

システム全体はPythonで開発されており、拡張性とメンテナンス性を両立。深層学習モデルの学習済み重みを活用しつつ、各モジュールの連携によって高い処理効率を実現しています。交通監視という複雑な課題に対して、モジュール化と最先端技術の融合を図った点が特徴です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要と導入方法の説明
  • detection/: YOLOv5を用いた物体検出モジュールの実装
  • ocr/: 車両ナンバープレート認識用OCRモジュール（PaddleOCR/EasyOCR対応）
  • requirements.txt: 必要なPythonパッケージ一覧
  • traffic_flow/: 交通流量計測・解析モジュール
  • violation/: 交通違反検出モジュール（逆走、車線逸脱など）
  • utils/: 補助的なユーティリティ関数群
  • models/: 事前学習済みモデルの格納ディレクトリ

まとめ

深層学習とOCRを組み合わせた高機能な交通監視システム。

リポジトリ情報：