【源码】基于PyTorch和IoT平台的智慧交通AIoT系统

项目简介

本项目是基于深度学习与IoT技术构建的智慧交通AIoT系统。它整合了飞桨训练的模型、某为的IoT平台以及某东的天气API，借助图像识别技术自动识别天气类型，为智能交通系统提供数据支持。

项目的主要特性和功能

• 天气类型识别：借助PyTorch框架和预训练的ResNet - 18模型，对输入图像进行天气类型识别并输出预测结果。
• IoT平台集成：通过某为的IoT平台，实现数据实时传输与处理，为智能交通系统提供实时天气信息。
• 天气API集成：结合某东的天气API，获取更全面的天气数据，增强系统数据支持能力。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x版本。
• 安装PyTorch库，使用以下命令： bash pip install torch torchvision

下载项目源码

从项目仓库下载源码文件。

配置IoT平台和天气API

• 根据某为IoT平台的文档，配置IoT平台的连接信息。
• 注册并获取某东天气API的API密钥，在项目中完成配置。

运行天气类型识别模型

• 进入项目目录，执行以下命令启动天气类型识别模型： bash python main.py
• 模型会加载预训练权重，对指定的测试图片进行天气类型识别。

集成IoT平台和天气API

根据项目文档，配置IoT平台和天气API的集成代码，保证数据能够实时传输和处理。

通过上述步骤，可成功运行并使用本智慧交通AIoT系统，实现天气类型的自动识别和数据集成。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】