24、基于Python和K3s集群的计算机视觉智能交通系统搭建

基于Python和K3s集群的计算机视觉智能交通系统搭建

人工智能（AI）在日常生活中的应用日益广泛，计算机视觉（CV）作为AI的一个重要分支，在交通领域有着巨大的应用潜力。本文将详细介绍如何构建一个基于Python和K3s集群的智能交通系统，该系统可以在车辆行驶过程中检测汽车、卡车和行人等物体，为驾驶员提供实时的交通信息。

1. 系统概述

智能交通系统利用AI技术，通过摄像头捕捉视频和图像，对其中的物体进行检测和分类。本系统采用OpenCV、TensorFlow和scikit-learn等Python库，在树莓派上实现边缘计算，为驾驶员提供本地地图显示检测到的物体，同时提供公共地图用于全局检测物体的可视化，可作为市政部门实时交通状态监测的工具。

2. 技术要求

在开始搭建系统之前，需要准备以下设备和环境：
- 一个由公共云提供商（如亚马逊网络服务AWS、Azure、谷歌云平台GCP）托管的Kubernetes集群。
- 一台配备8GB micro SD卡和小尺寸液晶显示屏（LCD）的树莓派4B，用于车内使用。
- 一个Logitech C922 PRO网络摄像头，因其质量好且在Linux上有良好的支持而被推荐。
- 多个VK - 162 G - Mouse USB GPS Dongle导航模块，用于边缘树莓派设备。
- 具备基本的AI知识。
- 在本地机器上配置好kubectl，用于操作Kubernetes云集群，避免使用 --kubeconfig 参数。
- 克隆代码仓库： https://github.com/PacktPublishin