EEC214 FEB-MAY2026 Final Project intelligent traffic monitoring and speed violation detection system

https://github.com/MohammedAshrafAbbas/IoT-Smart-Radar-System.git

Project Description (English)
This project presents an intelligent traffic monitoring and speed violation detection system based on the Espressif Systems ESP32 microcontroller. The system uses two sensors placed at a fixed distance to measure vehicle speed accurately by calculating the time taken for a vehicle to travel between them. The measured speed is then compared with a predefined speed limit. If the vehicle exceeds the allowed limit, the system identifies it as a speed violation.
An LDR sensor is used to detect ambient light conditions. During nighttime or low-light environments, the system automatically activates the smartphone flashlight to ensure clear image capture. The ESP32 sends an HTTP request to a Node.js⁠� server, which controls a smartphone running IP Webcam⁠�. The server captures a high-resolution image of the vehicle and sends it, along with the measured speed and violation status, to Telegram using the Telegram Bot API.
The system can also store historical data in Google Firebase for future analysis and artificial intelligence applications, such as identifying peak traffic hours and predicting high-risk periods. This project integrates embedded systems, wireless communication, image processing, and cloud services to provide a practical and scalable smart traffic monitoring solution.
وصف المشروع (العربية)
يقدم هذا المشروع نظامًا ذكيًا لمراقبة حركة المرور واكتشاف مخالفات السرعة باستخدام المتحكم Espressif Systems ESP32. يعتمد النظام على حساسين يتم وضعهما على مسافة ثابتة لقياس سرعة المركبة بدقة من خلال حساب الزمن الذي تستغرقه السيارة للانتقال بين الحساسين. بعد ذلك تتم مقارنة السرعة المقاسة بالحد الأقصى المسموح به، وإذا تجاوزت المركبة هذا الحد يتم اعتبارها مخالفة سرعة.
يستخدم النظام حساس ضوء LDR لتحديد ما إذا كان التشغيل يتم نهارًا أو ليلًا. في حالة الإضاءة المنخفضة، يقوم النظام بتشغيل فلاش الهاتف تلقائيًا لضمان التقاط صورة واضحة للمركبة. يرسل المتحكم ESP32 طلبًا إلى خادم Node.js⁠�، والذي يتحكم في هاتف ذكي يعمل بتطبيق IP Webcam⁠� لالتقاط صورة عالية الدقة للمركبة.
بعد ذلك يقوم الخادم بإرسال الصورة مع بيانات السرعة وحالة المخالفة إلى Telegram باستخدام Telegram Bot. كما يمكن تخزين البيانات التاريخية في Google Firebase لتحليلها مستقبلًا باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل تحديد ساعات الذروة والتنبؤ بالفترات ذات الخطورة المرتفعة. يجمع هذا المشروع بين الأنظمة المدمجة والاتصالات اللاسلكية ومعالجة الصور والخدمات السحابية لتقديم حل عملي وقابل للتطوير لمراقبة المرور الذكية.

Видео EEC214 FEB-MAY2026 Final Project intelligent traffic monitoring and speed violation detection system канала Mohamed A. Torad