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适用于Yolov5的全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集

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简介:
这是一个专为YOLOv5设计的数据集,包含大量用于全国嵌入式竞赛中的红绿灯图像,旨在提高模型在复杂交通场景下的目标检测能力。 全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集包含红、黄、绿三种信号灯的实际图片及标注信息,符合Yolov5模型训练要求。

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客服
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  • Yolov5绿
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    这是一个专为YOLOv5设计的数据集,包含大量用于全国嵌入式竞赛中的红绿灯图像,旨在提高模型在复杂交通场景下的目标检测能力。 全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集包含红、黄、绿三种信号灯的实际图片及标注信息,符合Yolov5模型训练要求。
  • Yolov5绿模型及程序与
    优质
    本项目提供了一种应用于嵌入式比赛的红绿灯识别解决方案,采用Yolov5算法开发,并包含相关程序和数据集,旨在提升交通信号识别精度。 **基于YOLOv5的红绿灯识别模型详解** YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,在计算机视觉领域因其高效性和准确性而备受关注。作为YOLO系列最新版本,YOLOv5在前几代的基础上进行了优化,提升了检测速度和精度。本项目将探讨如何利用YOLOv5实现红绿灯的自动识别,这对于自动驾驶、交通监控等应用场景具有重要意义。 **一、YOLOv5架构解析** YOLOv5的核心在于其网络结构,采用了高效的Backbone(如EfficientNet或CSPDarknet)结合Focal Loss进行训练。模型通过单次前传即可预测图像中的目标位置和类别,实现了端到端的学习。此外,数据增强、模型正则化以及多尺度训练等策略也被引入以提升其泛化能力。 **二、红绿灯识别任务** 红绿灯识别主要涉及颜色和形状的判断。YOLOv5通过学习红绿灯的独特特征可以准确地判别出不同状态下的信号(如红色、绿色或黄色)。在模型训练过程中,需要一个包含各种光照条件、视角以及距离下红绿灯图像的数据集,并对每个图像进行边界框标注。 **三、数据集准备** 本项目中使用的数据集应当包括用于训练和验证的红绿灯图片。通常来说,构建这样的数据集分为三个步骤:采集原始图像、人工或自动方式标注这些图像以及预处理以满足模型输入要求(如归一化、裁剪等)。此外,通过随机翻转、旋转及色彩扰动等方式进行的数据增强也有助于提高模型性能。 **四、模型训练与调优** 使用YOLOv5来训练红绿灯识别模型时需要配置适当的参数设置,例如学习率、批处理大小以及迭代次数。在训练期间应该定期评估验证集上的表现以调整优化器和学习策略。完成训练后,将保存为权重文件供后续部署。 **五、模型部署与应用** 针对嵌入式设备的应用场景(如树莓派或其它低功耗板卡),需要对YOLOv5进行轻量化处理并转换成适合于这些平台的格式(例如ONNX或TensorRT)。同时,还需要编写推理代码实现从摄像头获取输入图像、模型预测到结果展示等功能。在实际应用中,系统应能够实时检测红绿灯状态,并提供相应的反馈信息以确保驾驶安全。 基于YOLOv5技术结合有效的数据集和训练策略可以达到高精度的红绿灯识别效果,在嵌入式设备及自动驾驶领域具有广泛的应用前景,有助于提升交通系统的智能化水平。
  • Yolov5绿
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    本数据集专为YOLOv5设计,包含大量标注的红绿灯图像,旨在提升模型在复杂交通场景下的目标检测精度和鲁棒性。 用于Yolov5深度学习的红绿灯数据集已经标注完成,包含1029张图片。
  • YOLO训练绿
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    本数据集专为YOLO算法设计,包含大量标注的红绿灯图像,旨在提升模型在复杂交通场景中的目标检测能力。 16000张图片及其对应的xml标签和txt标签可用于YOLO训练。
  • OpenCV绿源码及绿.zip
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    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。
  • 绿控制系統
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    本系统是一款基于嵌入式技术开发的智能交通解决方案,通过实时监控和分析道路流量数据,自动调节信号灯时长,有效缓解交通拥堵,提升道路通行效率。 在交通信号灯的设计领域中,对于城市道路十字路口的管理至关重要。通常情况下,交叉的道路分为主干道与次干道两种类型:其中车流量较大的称为主干道,而相对较小的是次干道。每个方向都设有红、黄和绿三色信号灯来控制车辆通行。 交通信号灯的工作原理是这样的: - 红色表示禁止通行; - 绿色指示可以通行; - 在从绿色转换到红色之前,会先亮起黄色几秒,以确保停车线外的车辆能够停止,并让在线内的快速通过交叉口。 因此,主干道红灯的时间等于次干道绿灯和黄灯时间之总和;同样地,次干道红灯时长也应等同于主干道路绿、黄信号持续时间。 设计这样一套控制系统有多种方法,其中使用微控制器(MCU)是最简单且经济的一种方式。MCU非常适合物理对象的控制任务,并通过编程可以轻松实现上述需求。 在硬件方面,我们首先需要构建一个基本电路来管理红、黄和绿三色灯光的变化。对于城市道路十字路口交通信号灯控制系统的设计方案如表1所示: | 路口街道 | 主干道 | 次干道 | |----------|---------|--------| | 红 | R | r | | 黄 | Y | y | | 绿 | G | g | 根据表1,主干道路的车辆通行时间为30秒,而次干路为20秒;红绿灯转换期间黄灯亮5秒。发光二极管(LED)被用来模拟交通信号灯,并通过控制电路实现开关逻辑:定义低电平表示灭灯,高电平代表点亮。 在软件设计方面,我们需要根据上述设计方案和硬件配置来编写程序代码。该系统将利用实时操作系统RTX51以多任务方式运行,在不同状态之间切换并精确计时。具体来说: - 初始化任务(Task 0):首先关闭所有LED灯,然后启动主要控制任务; - 控制任务(Task 1):依据预定的时间表和顺序来改变信号灯的状态。 在编程过程中使用KEIL V7.0软件以及C51高级语言实现。通过调用RTOS函数os_wait(K_IVL,ticks)可以精确地延时,从而保证每个状态保持正确时间长度后再切换到下一阶段。这样循环往复直到系统结束或有新的指令输入。 综上所述,本设计提供了交通信号灯MCU控制系统的设计思路、硬件和软件实现方法。该方案不仅简化了硬件电路设计而且通过引入实时操作系统大大降低了程序复杂度,提高了开发效率及系统的可维护性和扩展性。
  • 绿源码
    优质
    红绿灯识别的源码集合提供了一系列用于检测和解析交通信号灯状态的代码资源。这些开源项目适用于各种编程语言和应用场景,旨在提升道路安全及自动驾驶技术的发展。 提供多种编程语言的项目源码,包括MATLAB、Python、OpenCV和C++等。
  • 自动绿
    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。
  • MATLAB绿系统
    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。