Advertisement

MMTracking: MMTrackingVidLISA 交通标志

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

简介：
MMTracking是针对交通标志设计的先进追踪系统，基于MMTrackingVidLISA数据集开发，旨在提高道路安全和自动驾驶技术。 目的：使用mmtracking框架vid的fgfa算法训练LISA Traffic Sign数据集。 环境配置： - Python版本：3.7.10 - Pytorch版本：1.7.1 - Torchvision版本：0.8.2 - CUDA Toolkit 版本：11.0.221 - MMCV 版本：1.2.7 和 1.2.5（mmcv-full） - MMDetection (mmdet) 版本：2.9.0 注意事项： mmcv-full和mmdet有依赖关系，使用MMDetection时需要注意版本选择，因为新版本的API有所变动。 学习心得： 如何通过密钥SSH连接服务器。 命令示例：`ssh -i /路径/to/key.pem 用户名@服务器IP地址`

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MMTracking: MMTrackingVidLISA 交通标志
    优质
    MMTracking是针对交通标志设计的先进追踪系统，基于MMTrackingVidLISA数据集开发，旨在提高道路安全和自动驾驶技术。 目的：使用mmtracking框架vid的fgfa算法训练LISA Traffic Sign数据集。 环境配置： - Python版本：3.7.10 - Pytorch版本：1.7.1 - Torchvision版本：0.8.2 - CUDA Toolkit 版本：11.0.221 - MMCV 版本：1.2.7 和 1.2.5（mmcv-full） - MMDetection (mmdet) 版本：2.9.0 注意事项： mmcv-full和mmdet有依赖关系，使用MMDetection时需要注意版本选择，因为新版本的API有所变动。 学习心得： 如何通过密钥SSH连接服务器。 命令示例：`ssh -i /路径/to/key.pem 用户名@服务器IP地址`
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • traffic-sign-detection-master.zip_SVM_HOG_交通标志检测_svm_交通标志识别
    优质
    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。
     
  • 交通标志资料集
    优质
    《交通标志资料集》是一本全面收集和解析各类交通标识的实用工具书，涵盖公路、城市道路等不同场景下的标志说明与图示，为驾驶者及行人提供安全指引。 交通标志数据集包含62类不同的标识牌。训练集中有4572张图片（每种类别约七十个），测试数据集则包括了2520张照片（每个类别大约四十个）。这些图像分布在两个子目录中，分别命名为train和test。
     
  • 交通标志全集.zip
    优质
    《交通标志全集》包含了各类道路标识和符号，旨在帮助驾驶员、行人全面了解并遵守交通安全规则，保障出行安全。 167张透明PNG图标，包括指示标志、警告标志、禁令标志，参考标准为GB 5768.2-2009《道路交通标志和标线 第2部分：道路交通标志》。
     
  • 限速标志的交通标志牌检测（Matlab）
    优质
    本项目采用Matlab编程实现对道路上限速标志的交通标志牌进行自动检测的技术研究与开发。 能够识别不同场景环境下图片中的交通限速标志，并将限速标志及其包含的数字准确地标示出来，具备较强的鲁棒性。
     
  • 159个交通标志详解
    优质
    本书详尽解析了159种常见的交通标志，旨在帮助读者快速理解和记忆各类交通规则，确保道路安全与顺畅。 在IT行业中，“159个交通标识”这一标题虽然看似与信息技术无关，但实际上它涉及到了一个重要的交叉领域——智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）。交通标识是ITS的重要组成部分，它们用于指导驾驶员及行人安全行驶。在这个数字化时代，将交通标识进行数字化和信息化处理对于提高交通效率、减少交通事故以及实现城市智慧化管理具有重要意义。 我们来讨论一下交通标识在智能交通系统中的作用。这些标志包括警告标志、禁令标志等，并通过颜色、形状和图案向驾驶者传达特定的信息。在智能交通系统中，电子设备可以捕捉并识别这些标志，例如利用图像识别技术使车辆能够自动驾驶或为驾驶员提供实时的交通信息。 借助IT技术支持，交通标识可以被整合到各种交通管理系统中。例如，视频监控系统可以帮助管理部门实时监测路口情况、自动识别违规行为，并预测流量以优化信号灯配时。此外，数据分析还可以用于改进道路设计，提高安全性和通行效率。 接下来关注“jtbztpdq_gr”这个文件名。“虽然具体含义未知”，但可以推测它可能是一个关于交通标识图谱的数据集或程序包。在数据处理和机器学习背景下，这样的数据集可用于训练算法以准确识别不同类型的交通标志。例如，“jtbztpdq_gr”中包含159个不同的交通标识图片，供深度学习模型进行训练。 开发此类应用时，IT专业人士需掌握图像处理技术（如OpenCV库）以及深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）。他们需要处理大量交通标志图片、执行数据预处理任务，并构建和优化神经网络模型以达到高精度识别效果。同时，还需要考虑如何将识别结果实时反馈到交通管理系统中。 总的来说，“159个交通标识”这一主题虽然表面上远离传统IT领域，但实际上触及了智能交通系统、图像识别、大数据分析及人工智能等多个前沿技术方向。随着科技的进步，未来的交通系统将会更加智能化，并且交通标志的数字化处理也将变得更加普遍和高效。
     
  • 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。
     
  • 交通标志分类识别（traffic_sign_classification）
    优质
    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。