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交通标志识别：利用HOG与色彩空间特征结合支持向量机(SVM)进行交通标志识别

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简介：
本研究提出了一种基于HOG和颜色空间特征相结合的方法，并应用支持向量机（SVM）分类器，以提高交通标志的识别精度。 Traffic_sign_recognition：采用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能来识别交通标志。使用支持向量机（SVM）对图像进行分类。

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  • 交通标志识别：利用HOG与色彩空间特征结合支持向量机(SVM)进行交通标志识别
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    本研究提出了一种基于HOG和颜色空间特征相结合的方法，并应用支持向量机（SVM）分类器，以提高交通标志的识别精度。 Traffic_sign_recognition：采用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能来识别交通标志。使用支持向量机（SVM）对图像进行分类。
     
  • 【交通标志识别】利用HOG特征与支持向量机的Matlab代码实现
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    本项目通过Matlab编写代码，采用HOG特征提取和SVM分类器实现对交通标志的有效识别。 基于HOG特征和支持向量机实现交通标志识别的MATLAB代码。
     
  • 【交通标志识别】利用MATLAB HOG特征进行机器学习的交通标识识别【附带Matlab源码 2200期】.md
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    本项目基于MATLAB平台，采用HOG特征提取技术，实现对交通标志的有效识别，并通过机器学习算法优化模型性能。文章包含详细的代码和实例讲解，适合初学者深入理解交通标识识别过程及其背后的机器学习原理。 在平台上传的Matlab资料包含对应的代码，所有代码均可运行并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容包括： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 还包括了程序运行后的结果效果图。 2、所需版本 本项目适用于Matlab 2019b。如果在不同版本中遇到问题，请根据提示进行调整，或寻求帮助解决。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序完成并获取结果； 4、仿真咨询 如需进一步服务，可直接联系博主或者查看相关博客文章以获得更多信息。 具体的服务包括但不限于： - 完整代码提供（博客或资源） - 期刊论文复现 - Matlab项目定制开发 - 科研合作等。 涉及的图像识别领域有：表盘、车道线、车牌号、答题卡、电器设备、跌倒检测、动物类型，发票信息，服装类别，汉字字符，红绿灯信号，火灾预警系统，疾病分类器, 交通标志牌解析, 口罩佩戴检查, 裂缝探测, 目标追踪技术, 疲劳驾驶监测, 身份证识别功能, 人民币辨识度测试 , 数字字母读取模块 ，手势控制，树叶种类区分，水果质量分级系统，条形码扫描器，瑕疵检测工具，芯片图像分析和指纹认证。
     
  • 利用OpenCV进行交通标志识别
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    本项目旨在运用OpenCV库开发一种高效的算法，实现对各类交通标志的准确识别。通过图像处理和机器学习技术，提高道路安全与自动驾驶系统的性能。 基于OpenCV的交通标志识别主要运用轮廓识别和模板匹配技术，适用于简单自然条件下的应用。
     
  • 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。
     
  • 文件：MATLAB交通标志识别_交通标识检测_MATLAB交通识别
    优质
    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。
     
  • 利用GTSRB数据集进行CNN交通标志识别
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    本研究使用GTSRB数据集训练卷积神经网络（CNN），以实现对道路交通标志的有效识别与分类，提升交通安全和效率。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究了如何利用深度学习技术提高对复杂道路交通环境中的各种交通标志进行准确分类的能力。通过构建高效的CNN模型，可以有效提取图像特征并实现高精度的交通标志检测与识别任务。
     
  • 交通标志识别：基于PCA、NMF及HOG特征结合KNN(k=1,3,5)与SVM的分类方法研究
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    本研究探讨了利用PCA、NMF和HOG技术提取交通标志图像特征，并采用KNN与SVM算法进行分类，实验结果显示该组合在不同K值下具有良好的识别率。 使用PCA、NMF和HOG特征，并分别搭配KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）。具体方法如下： - PCA_KNN：PCA + KNN - PCA_SVM：PCA + SVM - NMF_KNN：NMF + KNN - NMF_SVM：NMF + SVM - HOG_KNN：HOG + KNN - HOG_SVM：HOG + SVM
     
  • 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。
     
  • 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。