基于openmv的车速监测系统

OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉开发板，可以用来做人脸识别、目标跟踪、色彩识别等机器视觉相关的应用。下面我们就可以利用OpenMV来实现一款车速监测系统。

1. 系统架构

本系统主要包括三个模块，分别是图像采集模块、车速计算模块和报警模块。其中，图像采集模块主要通过OpenMV板载的摄像头来采集行车记录仪拍摄到的视频图像；车速计算模块则根据采集到的图像来计算车速；报警模块则根据车速是否超速来进行报警。

2. 图像采集模块

图像采集模块主要通过OpenMV板载的摄像头来采集行车记录仪拍摄到的视频图像。OpenMV板载的摄像头支持多种不同的分辨率和帧率设置，我们可以根据需要来选择合适的设置。为了提高图像质量，我们可以使用OpenMV板载的图像处理功能来对采集到的图像进行去噪、平滑处理等操作。

3. 车速计算模块

车速计算模块主要根据采集到的图像来计算车速。我们可以利用OpenMV板载的机器视觉算法来实现车速计算。具体来说，我们可以通过图像处理算法来提取道路标线，然后利用车辆相对于标线的位置和时间间隔来计算车速。为了提高计算精度，我们可以结合车辆的GPS信息来进行校准。

4. 报警模块

报警模块主要根据车速是否超速来进行报警。我们可以设置一个合适的速度阈值，当车速超过这个阈值时，系统会发出声音或者闪烁灯光等提示，提醒驾驶员注意安全。

5. 总结

基于OpenMV的车速监测系统可以有效地提高行车安全性能，减少交通事故的发生。除了上述三个模块之外，系统还可以进一步扩展其他功能，例如车道偏离检测、交通标志识别等，从而实现更加智能化的行车辅助系统。