samuellangajr

import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt

# Definir o caminho do diretório onde as imagens estão armazenadas
image_dir = 'caminho/para/imagens'

samuellangajr

def contar_veiculos(imagem):
    # Chama a função pré-treinada para detectar os veículos
    veiculos_detectados = detectar_veiculos(imagem)
    
    # Retorna o número de veículos detectados
    return len(veiculos_detectados)

samuellangajr

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Definir a arquitetura da CNN
def criar_modelo_cnn():
    modelo = models.Sequential()

    # Primeira camada convolucional
    modelo.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))  # Exemplo de imagem de 224x224x3
    modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

samuellangajr

def calcular_velocidade_media(dados):
    # Inicializar variáveis para somar a distância total e o tempo total
    distancia_total = 0
    tempo_total = 0
    
    # Iterar sobre a lista de dados
    for dado in dados:
        distancia_total += dado['distancia']
        tempo_total += dado['tempo']
    

samuellangajr

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# Função para realizar data augmentation
def augmentacao_imagem(imagem):
    # Definindo uma sequência de transformações
    transformacao = transforms.Compose([
        transforms.RandomRotation(degrees=30),  # Rotaciona a imagem até 30 graus

samuellangajr

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import os

# Definir a classe do Dataset personalizado
class VehicleDataset(Dataset):
    def __init__(self, imagens_dir, rotulos_file, transform=None):
        """

samuellangajr

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# Carregar a imagem de tráfego
imagem = cv2.imread('caminho/para/imagem_de_trafego.jpg')

# Converter a imagem para escala de cinza
imagem_cinza = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

samuellangajr

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score

def prever_congestionamento(df):
    """
    Previsão de congestionamento com base em dados históricos de tráfego.
    

samuellangajr

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def suavizar_serie_temporal(dados, janela=3):
    """
    Aplica um filtro de suavização (média móvel) a uma série temporal de dados.
    
    Args:
    dados (pd.Series ou list): A série temporal de dados de tráfego.

samuellangajr

import numpy as np
import cv2
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def gerar_mapa_calor(imagem, coordenadas_veiculos, tamanho_mapa=(500, 500), raio=15):
    """
    Gera um mapa de calor baseado nas coordenadas dos veículos detectados.
    
    Args: