基于python的智能车流量监控系统设计代码

基于Python的智能车流量监控系统的设计通常会涉及几个关键步骤，包括数据采集、处理和分析。这里提供一个简化的概念框架，实际编写代码时可能会更复杂，使用到库如OpenCV、Pandas、NumPy等。

# 导入所需库
import cv2  # 视频流处理
import numpy as np  # 数组操作
import pandas as pd  # 数据存储和分析

# 定义车辆检测函数，可以使用Haar级联分类器或YOLO这样的深度学习模型
def detect_vehicles(frame):
    vehicle_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')  # 加载预训练车辆检测模型
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    vehicles = vehicle_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)  # 检测车辆
    return vehicles

# 主程序
def main():
    cap = cv2.VideoCapture('traffic_video.mp4')  # 读取视频文件
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        vehicles = detect_vehicles(frame)
        for (x, y, w, h) in vehicles:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制框
        # 可能需要对帧进行计数并存储数据，例如每秒车辆通过次数
        count = len(vehicles)
        timestamp = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
        data = {'timestamp': timestamp, 'vehicle_count': count}
        df = pd.DataFrame(data, index=[0])
        # 存储数据至CSV或其他数据库
        df.to_csv('vehicle_data.csv', mode='a', header=False)

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()