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OpenMV神经网络红绿灯识别

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简介：
本项目利用OpenMV摄像头进行图像采集，并通过集成的神经网络模型实现对红绿灯颜色的精准识别，为自动驾驶或智能交通系统提供视觉感知支持。 使用OpenMV训练神经网络来识别红绿灯，并通过显示屏展示相关信息。

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  • OpenMV神经网络红绿灯识别
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    本项目利用OpenMV摄像头进行图像采集，并通过集成的神经网络模型实现对红绿灯颜色的精准识别，为自动驾驶或智能交通系统提供视觉感知支持。 使用OpenMV训练神经网络来识别红绿灯，并通过显示屏展示相关信息。
     
  • 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。
     
  • 基于BP神经网络的性别识别研究-神经网络-性别识别-MATLAB-BP神经网络应用
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台下的BP（反向传播）神经网络技术进行性别识别的研究方法与应用实践，旨在优化性别分类模型。 《MATLAB神经网络与实例精解》一书由陈明著，第6章中的例6.1程序是一个基于BP（Backpropagation）神经网络的性别识别示例，这是学习BP神经网络的经典案例。
     
  • 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。
     
  • OpenMV：神经网络文件（lenet.network).zip
    优质
    本资源包含一个使用OpenMV开发板进行物体识别任务时所需的LeNet卷积神经网络模型(lenet.network)，适用于手写数字和简单图像分类。 lenet.network文件用于在OpenMV上进行数字识别。
     
  • 红绿灯识别的自动代码
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    红绿灯识别的自动代码是一段专为自动驾驶系统设计的程序代码，能够智能地识别交通信号灯的变化，确保车辆在行驶过程中的安全与合规。通过先进的图像处理技术，该代码可以准确捕捉并解析道路上的各种灯光信号，使汽车具备如同人类驾驶员一样的判断能力，在复杂的道路环境中作出正确的反应和决策。 hsv_f = rgb2hsv(g4); H = hsv_f(:,:,1)*255; S = hsv_f(:,:,2)*255; V = hsv_f(:,:,3)*255; [y,x,z]=size(g4); Red_y=zeros(y,1); Green_y=zeros(y,1); Yellow_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if (((H(i,j)>=0)&&(H(i,j)<15)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Red_y(i,1)= Red_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=105)&&(H(i,j)<135)) &&(V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Green_y(i,1)= Green_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=45)&&(H(i,j)<75)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Yellow_y(i,1)= Yellow_y(i,1)+1; end end end Max_Red_y=max(Red_y); Max_Green_y=max(Green_y); Max_Yellow_y=max(Yellow_y); if (Max_Red_y>Max_Green_y)&&(Max_Red_y>Max_Yellow_y) disp(红灯); else if (Max_Green_y>Max_Red_y)&&(Max_Green_y>Max_Yellow_y) disp(绿灯); else if(Max_Yellow_y>Max_Red_y)&&(Max_Yellow_y>Max_Green_y) disp(黄灯); end end end
     
  • 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。
     
  • 红绿灯识别的源码集合
    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。
     
  • BP神经网络语音识别的Matlab代码_神经网络
    优质
    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络在语音识别中的应用代码，使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出，适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。