Advertisement

红绿灯识别——基于Python OpenCV和YOLOv3交通信号检测

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

简介：
本项目利用Python结合OpenCV与YOLOv3深度学习模型，实现对视频流中红绿灯的实时精准识别，助力智能驾驶技术的发展。 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即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 红绿灯识别——基于Python OpenCV和YOLOv3交通信号检测
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV与YOLOv3深度学习模型，实现对视频流中红绿灯的实时精准识别，助力智能驾驶技术的发展。 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即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。
     
  • Python YOLOv5交通信号灯检测，红绿灯识别及左右转向信号识别
    优质
    本项目利用Python和YOLOv5模型进行交通信号灯检测，实现对红绿灯以及左右转向信号的精准识别，提升智能驾驶的安全性和可靠性。 使用Python进行交通信号灯检测可以通过YOLOv5实现红绿灯识别以及左转右转的识别效果。相关部署视频教程可以提供进一步的帮助。
     
  • MATLAB中的红绿灯交通信号识别检测
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的红绿灯交通信号识别系统，通过图像处理技术准确区分不同颜色的交通信号灯状态。该系统适用于智能驾驶辅助领域，提高道路行驶的安全性与效率。 交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的重要指示标志，在保障交通安全方面发挥着关键作用。通常设置于交叉路口的交通信号灯为智能车辆提供了方位信息，识别这些信号灯的状态对于智能驾驶系统至关重要。 红绿灯识别技术是智能交通系统的组成部分之一，并对无人驾驶及辅助驾驶系统的进步具有促进作用。常见的红绿灯识别方法包括基于颜色的方法和模板匹配法。在简单环境下，通过利用不同颜色空间中的信号灯特征（如特定的颜色）进行图像分割，再结合形状等其他特性来进一步确定目标区域。 本项目采用设定HSV阈值范围的方式检测交通信号灯；对提取的红绿灯颜色进行二值化处理，并执行膨胀、腐蚀操作以优化图像质量；通过连通域判断和裁剪等方式完成最终识别。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv3的红绿灯检测与识别实验报告
    优质
    本实验报告详细探讨了利用改进版YOLOv3算法进行红绿灯检测与识别的研究成果，分析其在智能驾驶系统中的应用潜力及优化方向。 使用DarkNet53作为主干网络实现YOLOv3的道路红绿灯识别实验报告主要包括以下内容：实验调研、实验目的、实验内容以及实验效果展示，并对在实验过程中遇到的问题及解决方案进行详细阐述。
     
  • Python利用OpenCV进行红绿灯信号检测
    优质
    本项目运用Python结合OpenCV库实现对视频流中红绿灯信号的实时检测与识别，旨在开发智能交通监控系统的基础技术。 Python红绿灯检测使用OpenCV识别技术来检测信号灯的效果简介：本段落介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库进行红绿灯的自动识别与监测。通过这种方法可以有效地解析图像或视频流中的交通信号状态，为智能驾驶、行人导航系统等应用场景提供关键信息支持。 文中详细描述了从数据采集到特征提取再到模型训练和测试的具体步骤，并分享了一些提高检测准确率的技术细节及优化建议。此外还讨论了几种常见的挑战与解决方案，如复杂光照条件下的识别精度下降问题以及如何处理背景噪声干扰等问题。 总的来说，该文章为有兴趣研究计算机视觉技术在交通安全领域应用的读者提供了一个很好的入门指南和实践案例分析。
     
  • Python交通信号灯检测与识别-YOLOv5红绿灯及转向信号项目部署视频教学
    优质
    本教程详细讲解使用YOLOv5模型进行Python环境下交通信号灯（包括红绿灯和转向信号）的检测与识别，涵盖项目完整部署流程。适合初学者快速上手实践。 Python交通信号灯检测使用Yolov5进行交通信号灯识别、红绿灯检测以及左转右转的识别项目部署视频教程可以下载。该项目提供了详细的教程帮助用户理解和实现基于YOLOv5的交通信号灯检测功能，包括但不限于各种颜色信号灯和转向指示的自动识别技术应用。
     
  • 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。
     
  • 【交通灯颜色检测】基于MATLAB的红绿灯识别【附带Matlab源码 2373期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行交通灯颜色检测与识别，附有完整的代码资源，适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 所需软件及版本 Matlab 2019b；如遇问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤 第一步：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行，等待程序完成并查看结果。 4. 如需进一步的服务或咨询： - 请求博客文章完整代码提供； - 复现期刊或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序需求 - 科研合作
     
  • 最新的C#交通信号灯（红绿灯）
    优质
    本项目是一款基于最新C#编程语言开发的模拟交通信号控制系统，旨在通过软件实现对红绿灯信号的有效管理与优化。 最近修复了不连续亮灯的BUG。如有其他问题，请多多指教。