지능형 교통 시스템에서 Python 적용 사례 분석
요약: 지능형 교통 시스템의 급속한 발전과 함께 Python은 다기능이고 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 프로그래밍 언어로서 지능형 교통 시스템에서 널리 사용됩니다. 개발 및 적용 중입니다. 이 기사에서는 지능형 교통 시스템에서 Python의 적용 사례를 분석하고 관련 코드 예제를 제공하여 지능형 교통 분야에서 Python의 장점과 적용 잠재력을 보여줍니다.
샘플 코드:
import pandas as pd # 读取交通数据 data = pd.read_csv('traffic_data.csv') # 数据清洗 cleaned_data = data.dropna() # 数据分析 avg_speed = cleaned_data['speed'].mean() max_speed = cleaned_data['speed'].max() min_speed = cleaned_data['speed'].min() print("平均车速:", avg_speed) print("最大车速:", max_speed) print("最小车速:", min_speed)
3.2 이미지 인식 및 지능형 모니터링
이미지 인식 및 지능형 모니터링 기술은 지능형 교통 시스템에서 중요한 역할을 합니다. Python의 이미지 처리 라이브러리와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 교통 이미지의 인식 및 분석을 구현하고 지능형 교통 모니터링 및 차량 추적을 구현할 수 있습니다.
샘플 코드:
import cv2 # 加载交通监控视频 cap = cv2.VideoCapture('traffic_video.mp4') while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 图像处理和车辆识别 processed_frame = process_frame(frame) vehicles = detect_vehicles(processed_frame) # 显示识别结果 for vehicle in vehicles: cv2.rectangle(frame, vehicle['bbox'], (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Traffic Monitor', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
위 내용은 지능형 교통 시스템의 Python 적용 사례 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!