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基于YOLOv5的限速标志数据集与识别方法

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简介：
本研究构建了用于训练和测试的限速标志数据集，并采用改进的YOLOv5算法进行高效准确地识别，为智能驾驶提供技术支撑。 限速标志数据集适用于YOLOv5训练，并且可以直接用于YOLOv3、4、5的训练。该数据集包含手动标注的数据，共有1300张图片及其对应的XML文件，涵盖了从限速10到80的不同限速标志。

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  • 基于YOLOv5的限速标志数据集与识别方法
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    本研究构建了用于训练和测试的限速标志数据集，并采用改进的YOLOv5算法进行高效准确地识别，为智能驾驶提供技术支撑。 限速标志数据集适用于YOLOv5训练，并且可以直接用于YOLOv3、4、5的训练。该数据集包含手动标注的数据，共有1300张图片及其对应的XML文件，涵盖了从限速10到80的不同限速标志。
     
  • 基于BP神经网络的限速标志识别方法
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    本研究提出了一种基于BP神经网络的限速标志识别方法，通过优化算法提高识别精度与效率，在复杂环境中具有良好的应用前景。 使用C++编写的基于MFC框架的交通标志识别系统，采用BP神经网络进行特征训练，并通过数字分割技术实现数字识别功能。
     
  • 基于Yolov5的交通标志识别项目，采用TT100K数据集（yolov5-tt100k.zip）
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    本项目运用YOLOv5模型进行交通标志识别，使用TT100K数据集优化训练参数，致力于提升智能驾驶系统的安全性与可靠性。模型代码和训练文件以yolov5-tt100k.zip形式提供下载。 基于Yolov5的交通标志识别项目使用了TT100K数据集，并采用了yolov5-tt100k版本进行开发。
     
  • 基于GTSRB数据集的CNN交通标志识别方法
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    本研究提出了一种基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）模型，有效提高了复杂环境下的交通标志识别精度和速度。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究。
     
  • 基于Yolov5的交通标志牌识别项目（采用TT100K数据集）.zip
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    本项目基于YOLOv5框架，利用TT100K数据集训练模型，实现对各类交通标志牌的高效精准识别。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多个领域的技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码经过严格测试，确保可以直接运行，并且在确认功能正常后才会上传。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】：项目代码具有较高的参考和借鉴价值，可以直接修改复刻使用。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行二次开发以实现更多功能是十分便利的。 【沟通交流】：如果有任何关于使用的疑问，请随时与博主联系，博主会及时给予解答。我们鼓励下载并使用这些资源，并且欢迎大家一起学习和共同进步。
     
  • 基于 YOLOv5 的果蔬识别数据集
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    本数据集基于YOLOv5开发，专门用于果蔬图像的识别与分类，涵盖多种常见果蔬种类，旨在提升模型在实际应用场景中的准确性和效率。 果蔬识别数据集已经经过测试。如有需要其他的数据集，请联系作者。
     
  • 基于YOLOv5的Python交通标志识别系统
    优质
    本项目开发了一个基于YOLOv5框架的Python程序，专门用于识别各种复杂环境下的交通标志，提高驾驶安全性和道路效率。 1. 首先有一个focus层，它会对输入的图片进行切片处理，并减少特征图尺寸同时增加通道数量，这样可以加快后续计算的速度。 2. 在构建模型（parse_model）时，在yolo.py文件中使用一个数组(ch)来存储每层输出的通道数。这样做便于在需要连接(concatenate)的时候轻松确定concatenate后输出的总通道数。 3. 对于除了最后一层预测层之外的所有其他层级，都需要检查其output channel是否为8的倍数，以确保后续进行concatenate操作时不会出现问题。 4. common.py文件中包含各种基本构建模块（basic block），包括但不限于bottleneck、CSP和concatenate等层。此外还有transformer等高级组件。首先需要导入相关模块：
     
  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • Matlab实验二：快速定位限速标志牌算法的数据集
    优质
    本数据集用于支持Matlab实验二中的快速定位限速标志牌算法研究，包含多种道路环境下的图像样本及标注信息。 Matlab实验（二）快速定位限速标志牌算法数据集