1. Introducción del proyecto
lenguaje python + plataforma de monitoreo de big data de tráfico inteligente
Monitoreo en tiempo real + análisis de datos de diseño de graduación de big data de Flask framework
sqlite3 registro de base de datos interfaz de inicio de sesión gestión de fondo
¿Cómo será el futuro del transporte inteligente de big data? El transporte inteligente también es una parte importante de las ciudades inteligentes, lo que cambiará nuestro transporte. El procesamiento de big data es indispensable para el transporte, y la conducción automática de inteligencia artificial no se puede separar del soporte de big data.
Para lograr un transporte inteligente, es necesario analizar y extraer de manera eficiente la información y las leyes requeridas a partir de datos masivos, combinar la experiencia existente y los modelos matemáticos para generar información de apoyo para la toma de decisiones de alto nivel y obtener varios análisis y datos de evaluación para brindar orientación sobre el tráfico. , tráfico Es imperativo proporcionar apoyo a la toma de decisiones para el control del tráfico, la gestión de la demanda del tráfico y la gestión de emergencias para proporcionar información sobre el tráfico a los administradores, operadores y viajeros individuales.
Muchas empresas de tecnología en el campo de la tecnología actual están explorando el mundo de los grandes datos. Empresas como Baidu, Tencent y Ali están explorando el transporte inteligente, como la investigación y los avances en tecnologías relacionadas, como la conducción autónoma, Internet de los vehículos y tecnología artificial. inteligencia. El país promueve vigorosamente el transporte inteligente, como la construcción de redes urbanas, la colocación de cámaras y sensores en las carreteras y la planificación de nuevas carreteras. En comparación con el pasado, la eficiencia de la carretera actual ha mejorado mucho, como la navegación por mapas, el manejo de accidentes en línea, etc. Se puede ver que todo el mundo está llevando a cabo la revolución de la transformación del tráfico en pleno apogeo, de eficiente a inteligente.
2. Captura de pantalla del proyecto
3. Otros elementos de estudio:
Sistema de gestión de control de acceso de reconocimiento facial OpenCV+dlib, sistema de gestión de asistencia de reconocimiento facial OpenCV+dlib, sistema de reconocimiento facial OpenCV+dlib, algoritmo de recomendación dual de música Flask+LSTM + rastreador + sistema de visualización (aprendizaje profundo), algoritmo de recomendación dual de película Flask+LSTM + rastreador + sistema de visualización (aprendizaje profundo), Flask + algoritmo de doble recomendación de reclutamiento LSTM + rastreador + sistema de visualización (aprendizaje profundo),
seguimiento de vehículos de carretera deepsort + sistema de análisis de velocidad en tiempo real, reconocimiento de matrículas + gestión de vehículos + sistema de facturación Sistema de reconocimiento de matrículas 2023 (marco Django + red neuronal convolucional CNN + interfaz PyQt5),
Sistema de reconocimiento de matrículas basado en el sistema de reconocimiento de matrículas neural convolucional 1 sistema de reconocimiento de matrículas 2 reconocimiento de matrículas OCR YOLOv5 sistema de asistencia facial de empleados basado en el sistema de reconocimiento de animales Django reconocimiento de objetivos de drones + seguimiento de objetivos (OpenCV+YOLO) reconocimiento facial OpenCV detección de rostros pyqt5 framework, administración de rostros, algoritmo de detección de objetivos YOLO detección de objetivos en tiempo real pytorch pyqt5+yoloV5 plataforma de detección de objetivos, control de gestos control de gestos del mouse gesto de volumen arrastrar y soltar objetos basado en reconocimiento facial opencv sistema inteligente de gestión de asistencia, asistencia de inicio de sesión de reconocimiento facial de Python sistema (opencv+pyqt5),
Sistema de reparación de fotografías antiguas basado en aprendizaje profundo, visualización de relaciones de caracteres y sistema de respuesta a preguntas relación de caracteres del mapa de conocimiento, implementación de Python+Django del sistema de gestión de control de acceso basado en reconocimiento facial, inicio de sesión de reconocimiento facial de Python, aprendizaje profundo de Python: reconocimiento del clima, aprendizaje profundo de python: reconocimiento facial, aprendizaje profundo de python, detección de atención, aprendizaje profundo de python, reconocimiento de código de verificación, aprendizaje profundo de python, reconocimiento de clasificación de basura, aprendizaje profundo de python, reconocimiento de escritura a mano, aprendizaje profundo de python, reconocimiento de señales de tráfico , aprendizaje profundo de python: reconocimiento de mascotas, aprendizaje profundo de python: clasificación de vehículos, aprendizaje profundo de python: reconocimiento de productos básicos, aprendizaje profundo de python: sistema de reconocimiento, aprendizaje profundo de python: reconocimiento de aves, aprendizaje profundo de python: reconocimiento facial, Python aprendizaje profundo--detección de atención, aprendizaje profundo de python--reconocimiento de frutas,
Aprendizaje profundo de Python: clasificación de basura, aprendizaje profundo de Python: reconocimiento de dígitos escritos a mano, aprendizaje profundo de Python: reconocimiento de gestos, aprendizaje profundo de Python: reconocimiento de máscara, aprendizaje profundo de Python: clasificación de noticias, aprendizaje profundo de Python: reconocimiento de matrículas.. ..... ....
Proyecto Django, proyecto Flask, aprendizaje automático, análisis de datos, big data, proyecto Java (casi mil conjuntos de código fuente del proyecto, todos los cuales se pueden compartir y aprender)