traffic-monitor

摄像头加雷达，边缘端自己算车流和车速

traffic-monitor 是一个面向道路场景的边缘端交通监测开源项目，核心思路是把机器学习目标检测与多普勒雷达测速结合起来：摄像头负责识别车辆、行人等目标并跟踪其位置，雷达模块负责测量目标速度，二者数据融合后可输出车流量、车速等交通指标。项目用 Shell 脚本组织部署流程，强调在边缘设备上本地推理，减少对云端算力的依赖，适合在路口、园区、社区道路等场景做低成本的交通数据采集与原型验证。它解决的是传统交通监测方案要么只靠摄像头难以准确测速、要么依赖昂贵专用设备的问题，为开发者提供了一个可自行搭建、可二次开发的软硬件结合参考实现。当前项目处于早期阶段，星标约 128，代码与文档仍在完善中，更适合作为学习边缘 ML 与雷达融合的起点，而非直接投产的成熟产品。