Advertisement

基于ONNX的行人、红绿灯和盲道等识别模型

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目开发了一种基于ONNX框架的深度学习模型，专门用于智能交通系统的行人检测、红绿灯识别及盲道定位等功能，旨在提升道路安全与辅助视觉障碍人士出行。 用于识别行人、红绿灯、盲道等元素的模型采用ONNX格式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于ONNX的行人、红绿灯和盲道等识别模型
    优质
    本项目开发了一种基于ONNX框架的深度学习模型，专门用于智能交通系统的行人检测、红绿灯识别及盲道定位等功能，旨在提升道路安全与辅助视觉障碍人士出行。 用于识别行人、红绿灯、盲道等元素的模型采用ONNX格式。
  • 行人、自行车、汽车、红绿灯、行人红绿灯、斑马线和盲道等交通元素的图像数据集，包含两万多张已标注图片
    优质
    本数据集收录了超过2万张城市街道场景照片，涵盖行人、自行车、机动车等多种交通工具及红绿灯、人行横道指示灯、人行横道线和盲道等交通基础设施的详细标注信息。 我们有一个数据集包含两万多张图片，内容涉及行人、自行车、汽车、红绿灯（包括专门的行人红绿灯）、斑马线、盲道以及路面坑洞，并且这些图片都已经标注完毕。
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套高效的红绿灯自动识别系统，利用图像处理技术准确捕捉并解析交通信号灯状态，旨在提升智能驾驶的安全性和可靠性。 通过MATLAB中的GUI设计了一个红绿灯识别系统，并且该系统具备语言播报功能。
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    优质
    本项目开发了一个基于MATLAB的红绿灯识别系统，利用图像处理技术自动检测交通信号灯状态，为自动驾驶和智能交通应用提供支持。 使用SVM分类算法对红绿灯的颜色和纹理进行识别，并设计相应的GUI界面。
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.zip
    优质
    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集，适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张，其中红色交通灯有723张，绿色交通灯429张，黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态，并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验：使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%，具体而言，有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯，仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能，可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是，该结果仅基于特定的数据集得出，并不能完全代表算法的整体表现；因此，在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
  • 利用OpenCV进行红绿灯识别
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，结合图像处理技术，实现对视频流中红绿灯信号的有效检测与识别，旨在提高交通监控及自动驾驶系统的准确性。 基于OpenCV的红绿灯识别系统能够通过图像识别技术裁剪并确定图片中的红绿灯状态。
  • 基于YOLOv3的红绿灯检测与识别
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行红绿灯的实时检测和精准识别，旨在提高智能驾驶系统的环境感知能力。 在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统，基于YOLOv3的预训练权重，无需重新训练模型，只需调用yolov3.weights文件即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。
  • 自动识别红绿灯
    优质
    自动识别红绿灯系统利用先进的图像处理和机器学习技术，能够准确检测并响应交通信号的变化，旨在提升智能驾驶的安全性和效率。 可以用来识别自然环境中的交通灯，并标出其位置及颜色。由于不同红绿灯图片可能存在各种问题，可以通过调整HSV的选择范围来提高准确性。
  • 仿真人行道按键式红绿灯程序
    优质
    仿真人行道按键式红绿灯程序是一款模拟现实生活中行人过街控制系统操作逻辑的软件应用，旨在教育用户了解并正确使用人行横道信号装置。通过互动界面设计，提供直观的学习体验和安全知识普及功能。 基于51单片机的按键式人行道红绿灯设计、仿真及程序开发。