Python在智慧交通系統中的應用案例分析
摘要:隨著智慧交通系統的快速發展,Python作為一種多功能、易於學習和使用的程式語言,被廣泛應用於智慧交通系統的開發和應用。本文透過分析Python在智慧交通系統中的應用案例,並給出相關的程式碼範例,展示了Python在智慧交通領域的優勢和應用潛力。
範例程式碼:
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 影像辨識與智慧監控
影像辨識與智慧監控技術在智慧交通系統中扮演了至關重要的角色。透過使用Python中的影像處理庫和機器學習演算法,可以實現對交通影像的識別和分析,實現智慧交通監控和車輛追蹤。
範例程式碼:
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()
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