使用RK3576 NPU构建一个交通计数器

交通摄像头可生成有用信息，但向云端持续发送视频需要大量带宽，并可能引发隐私问题。

我创建这个项目是为了探索一种更简单的方案：使用 RK3576 NPU 在本地检测并统计车辆。

它做什么

该应用程序使用YOLO11n进行检测：

•汽车

•公交车

•卡车

用户在图像或视频上绘制自定义区域，应用程序随后显示每个区域内当前有多少辆车。

这使得可以通过一台摄像头监控独立的车道、交叉路口、停车场入口或紧急通道区域。

工作原理

该工作流程包含四个步骤：

•浏览器正在加载图片或视频。

•框架被发送到一个 FastAPI 后端。

•YOLO11n 通过 RKNN Toolkit Lite2 在本地运行。

•OpenCV 会检查每个交通区域内的车辆。

•结果以边界框、车辆标签、置信度分数以及每个区域的计数形式显示。

绘制交通区域

浏览器内置了多边形编辑器，用户可以添加、命名、编辑和删除多个区域，而无需修改代码。

区域坐标已进行归一化，因此当预览大小变化时仍能保持正确位置。

一个区域也可以被标记为紧急区域。检测到的车辆将以红色高亮显示。

计数的工作原理

对于每辆检测到的车辆，应用程序会计算其边界框的中心点。如果该点位于交通多边形内，则将该车辆计入该区域的计数中。

当前版本用于测量占用情况——即某一时刻区域内可见的车辆数量。它尚未实现跨帧追踪车辆或计算累计交通流量的功能。

试试看

克隆仓库。

安装依赖项

运行演示

结果

最终项目将RK3576设备和普通摄像头转变为可配置的交通传感器。它在本地进行推理，无需固定的检测区域，并可通过浏览器适应不同的道路布局。

未来可能的改进包括车辆追踪、进出人数统计、速度估算、RTSP摄像头支持以及交通历史仪表盘。

本文编译自hackster.io