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traffic-sign-detection-master.zip_SVM_HOG_交通标志检测_svm_交通标志识别

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简介：
本项目为基于SVM与HOG特征的交通标志检测系统。利用HOG算法提取图像中候选区域的特征，并通过训练好的SVM模型实现对各种交通标志的有效识别和定位。 基于SVM与HOG的交通标志检测与识别程序是一款利用支持向量机（SVM）和方向梯度直方图（HOG）特征进行交通标志自动检测和分类的应用程序，旨在提高道路安全并辅助自动驾驶技术的发展。该系统能够有效地区分不同类型的交通标志，并在复杂背景下准确地定位目标物体。

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  • traffic-sign-detection-master.zip_SVM_HOG_交通标志检测_svm_交通标志识别
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    本项目为基于SVM与HOG特征的交通标志检测系统。利用HOG算法提取图像中候选区域的特征，并通过训练好的SVM模型实现对各种交通标志的有效识别和定位。 基于SVM与HOG的交通标志检测与识别程序是一款利用支持向量机（SVM）和方向梯度直方图（HOG）特征进行交通标志自动检测和分类的应用程序，旨在提高道路安全并辅助自动驾驶技术的发展。该系统能够有效地区分不同类型的交通标志，并在复杂背景下准确地定位目标物体。
     
  • 文件：MATLAB交通标志识别_交通标识检测_MATLAB交通识别
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    本文件提供了基于MATLAB的交通标志识别系统的设计与实现方法，涵盖多种交通标识的自动检测技术。 实现场景交通标志识别是交作业的一个小功能。
     
  • traffic-signs-tensorflow：基于Tensorflow的交通标志检测与识别
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    traffic-signs-tensorflow 是一个利用 TensorFlow 开源库开发的项目，专注于提高道路安全及自动驾驶技术。该项目致力于实现高效的交通标志检测和分类算法，助力智能驾驶系统理解和响应复杂的道路交通环境。 使用TensorFlow识别交通标志是一个由多部分组成的教程，旨在利用TensorFlow构建一个交通标志识别模型。这是一个正在进行中的项目，目前包括第1部分，而第2部分和第3部分正在开发中。
     
  • 交通标志识别_matlab图像处理_交通标志网站_交通标志识别资料合集
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    本资源集合提供全面的交通标志识别资料与MATLAB图像处理教程，涵盖算法、代码及大量交通标志实例图片，适用于学习和研究。 交通标志识别涉及使用外国比赛用图进行训练和图像识别。
     
  • 道路交通标志的检测和识别
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    本研究聚焦于道路交通标志的自动检测与识别技术，旨在提高驾驶安全性和交通管理效率。通过分析图像数据，采用先进的机器学习方法，实现对各种复杂环境下的道路标志进行快速准确的辨识。 道路交通标志的检测与识别是当前研究中的一个重要课题。相关论文探讨了如何利用先进的计算机视觉技术来提高道路安全性和交通效率。通过分析图像数据，研究人员能够开发出更有效的算法，以实现对各种复杂环境下的道路交通标志进行准确和快速地检测与识别。这些研究成果对于自动驾驶汽车以及智能交通系统的未来发展具有重要意义。
     
  • 限速标志的交通标志牌检测（Matlab）
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    本项目采用Matlab编程实现对道路上限速标志的交通标志牌进行自动检测的技术研究与开发。 能够识别不同场景环境下图片中的交通限速标志，并将限速标志及其包含的数字准确地标示出来，具备较强的鲁棒性。
     
  • 交通标志分类识别（traffic_sign_classification）
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    交通标志分类识别研究利用计算机视觉和机器学习技术对不同类型的交通标志进行自动识别与分类。这项技术能显著提高驾驶安全性和道路效率，适用于智能驾驶系统及交通安全监测等领域。 我们构建了一个基于LeNet架构的卷积神经网络模型，并对其进行训练以识别给定图片属于43种交通标志中的哪一种。这些交通标志包括停车标志、限速30公里/小时标志以及儿童穿越区域等。为了进行分类，我们将这43个类别分配了不同的整数（或大小为43的规范向量）。我们首先陈述问题，并在data_preparation_pblm_statmnt.ipynb中准备数据，在modelling.ipynb中完成训练和建模部分。 原始数据存储于data/raw目录，处理后的数据则保存在data/processed文件夹。所使用的原始数据集包含约51839张图片，这些图像是由J. Stallkamp、M. Schlipsing、J. Salmen 和 C. Igel提供的。
     
  • 交通标志的识别编码
    优质
    《交通标志的识别编码》是一本详细介绍各类交通标志及其编码规则的专业书籍，适用于道路安全教育和实际应用。 本代码可实现三类交通标志的分割与识别，并能有效处理真实场景中的交通标志。
     
  • YOLOv3交通标志识别实战
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    本课程详细讲解并实践如何使用YOLOv3算法进行交通标志识别，涵盖模型训练、优化及应用部署等环节。 在无人驾驶技术中，交通标志识别是一项关键任务。本课程旨在教授学员如何使用YOLOv4进行中国交通标志的实时检测，并提供了两种学习路径：一是基于Ubuntu系统的《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》；二是针对Windows用户的相应版本课程。 项目采用TT100K数据集，该数据集包含了大量中国的交通标志图像。整个项目的实施步骤包括安装Darknet框架、准备和转换数据集格式、调整配置文件以适应特定需求、进行模型训练以及后续的测试评估阶段（如计算mAP值并绘制PR曲线）。此外，课程还将详细介绍如何运用先验框聚类技术来优化目标检测性能。 YOLOv4利用深度学习算法实现快速且准确的目标识别任务。通过本课程的学习，学员将能够掌握使用Darknet框架在Ubuntu系统上搭建和运行基于YOLOv4的交通标志多目标检测模型的方法和技术细节。
     
  • 交通标志识别-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含用于识别道路和交通标志的MATLAB代码，适用于自动驾驶和智能交通系统研究。 我用MATLAB编写了一个交通标志识别系统，能够识别禁止标志、警告标志和指示标志三种类型的交通标志。这是我的毕业设计课题，如果有问题可以提出来讨论。