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基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。 基于matlabBP神经网络交通限速标志识别系统GUI界面设计，数字图像处理知识，可以直接运行。

文件中的代码有些是ipynb文件，将其转换为py文件，操作步骤如下： pip install jupyter win+R，输入cmd，回车 cd+空格+ipynb文件所在路径 输入：jupyter nbconvert --to script *.ipynb，该路径下的ipynb文件均可转为py文件 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122538153?spm=1001.2014.3001.5502

建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，给出了数据预处理方法和预测模型评价指标．仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性，结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测。

使用keras实现神经网络，实现交通指示牌的识别

人工智能-粗集预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法研究.pdf

基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。包含分禁令类，指示类和警示类，三种类别的交通标志均可识别，根据三种标志颜色不同通过HSV颜色空间定位到交通标志，然后利用形态学相关知识，按面积和长宽比小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

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MATLAB交通 标志 识别，输入视频，对视频流进行识别。可制作GUI界面。可做成蓝色 ，黄色和 红色的交通标志 识别。

本篇博客tensorflow1.7,整个项目源码： 引言 本次博客将分享Udacity无人驾驶纳米学位的另一个项目，交通标志的识别。 本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。参考文献： 项目流程图 本项目的实现流程如下所示： 代码实现及解释 接下来我们就按照项目流程图来逐块实现,本项目数据集： 如果打不开，则有备用链接： #import important packages/libraries import numpy as np import tensorflow as tf import pickle import matplotlib.pyplot as plt import random import csv from sklearn.utils import shuffle from tensorflow.contrib.laye