インテリジェントな交通機関と交通信号の最適化開発をサポートするように Linux システムを構成する

インテリジェント交通システムと交通信号の最適化の開発をサポートする Linux システムの構成

都市交通の渋滞の増大と交通事故の多発に伴い、インテリジェント交通システムと交通信号の最適化が交通問題を解決する鍵となっています。 。この情報化時代において、Linux システムは、強力な安定性と高い柔軟性を備えたオペレーティング システムとして、インテリジェントな交通機関や交通信号の最適化の開発に広く使用されています。この記事では、インテリジェントな交通機関と交通信号の最適化開発をサポートするために Linux システムを構成する方法を説明し、いくつかのコード例を示します。

1. Linux システムのインストール

Linux システムの構成を開始するには、まず適切なディストリビューションを選択してインストールする必要があります。一般的な Linux ディストリビューションには Ubuntu、CentOS、Debian などが含まれており、これらはすべて優れた安定性と使いやすさを提供します。ディストリビューションを選択するときは、ニーズと精通度に基づいて選択できます。インストールプロセスは比較的簡単なので、ここでは詳しく説明しません。

2. 開発環境のインストール

Linux システムのインストールが完了したら、高度道路交通や交通信号の最適化開発に適した開発環境をインストールする必要があります。一般的に使用される開発環境には、GCC コンパイラー、Python インタープリター、Java 開発環境などが含まれます。以下では、Ubuntu システムを例として、これらの開発環境のインストール方法を紹介します。

1. GCC コンパイラをインストールする

ターミナルで次のコマンドを実行して GCC コンパイラをインストールします:

sudo apt update
sudo apt install gcc

2. Python インタープリタをインストールする

ターミナルで次のコマンドを実行して、Python インタープリターをインストールします。

sudo apt update
sudo apt install python3

3. Java 開発環境をインストールする

次のコマンドを実行します。 Java 開発環境をインストールするターミナル:

sudo apt update
sudo apt install default-jdk

3. 必要な開発ツールとライブラリをインストールします

開発環境のインストールが完了したら、必要な開発ツールとライブラリをいくつかインストールする必要があります。インテリジェント交通および交通信号最適化アプリケーションを開発するため。ここではC言語を例に、必要な開発ツールやライブラリのインストール方法を紹介します。

1. OpenCV のインストール

OpenCV は、豊富な画像処理およびマシン ビジョン アルゴリズムを提供するオープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。ターミナルで次のコマンドを実行して OpenCV をインストールします。

sudo apt update
sudo apt install libopencv-dev

2. Boost ライブラリのインストール

Boost は、多数のツールとアルゴリズムを含む広範な機能を備えた C ライブラリです。 。ターミナルで次のコマンドを実行して、Boost ライブラリをインストールします:

sudo apt update
sudo apt install libboost-all-dev

4. コード サンプルの作成

開発ツールとライブラリのインストールが完了したら、インテリジェント トランスポートとライブラリのコード サンプルを作成できます。交通信号の最適化。以下は、OpenCV を使用して画像ナンバー プレート認識を実装するサンプル コードです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("car.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::CascadeClassifier classifier;
    classifier.load("haarcascade_russian_plate_number.xml");

    std::vector<cv::Rect> plates;
    classifier.detectMultiScale(gray, plates, 1.1, 3);

    for (const auto& plate : plates)
    {
        cv::rectangle(image, plate, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

上記のコードは、ナンバー プレート認識に OpenCV の CascadeClassifier クラスを使用します。まず車両画像を読み取り、グレースケール画像に変換します。次に、トレーニングされたナンバー プレート分類器をロードし、グレースケール画像に対してマルチスケール ターゲット検出を実行して、ナンバー プレートの可能性のある領域を見つけます。最後に、検出されたナンバー プレート領域が元の画像上にプロットされ、結果が表示されます。

5. 概要

インテリジェントな交通機関と交通信号の最適化の開発をサポートするように Linux システムを構成することで、関連アプリケーションをより簡単に開発できるようになります。この記事では、Linux システムのインストール、開発環境のインストール、必要な開発ツールとライブラリのインストール、および OpenCV を使用して画像ナンバー プレート認識を実装するコード例を簡単に紹介します。このコンテンツが、インテリジェントな交通機関と交通信号の最適化の開発に少しでも役立つことを願っています。

以上がインテリジェントな交通機関と交通信号の最適化開発をサポートするように Linux システムを構成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。