该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。

交通标志识别，用的是神经网络模型，======================================================================== CONSOLE APPLICATION : WekaPreprocess Project Overview ======================================================================== AppWizard has created this WekaPreprocess application for you. This file contains a summary of what you will find in each of the files that make up your WekaPreprocess application. WekaPreprocess.vcproj This is the main project file for VC++ projects generated using an Application Wizard. It contains information about the version of Visual C++ that generated the file, and information about the platforms, configurations, and project features selected with the Application Wizard. WekaPreprocess.cpp This is the main application source file. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Other standard files: StdAfx.h, StdAfx.cpp These files are used to build a precompiled header (PCH) file named WekaPreprocess.pch and a precompiled types file named StdAfx.obj. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Other notes: AppWizard uses "TODO:" comments to indicate parts of the source code you should add to or customize. /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

道路交通标志识别算法的研究 强烈推荐 全国优秀硕士论文

交通标志分类项目

依据国家标准的gif大图 涵盖所有交通标志 免分下载

大班社会：有趣的交通标志

交通标志牌上的字体，这种字体似乎与美国提示牌的字体相像，官方网站下载不到

在实际交通环境中, 所采集到的交通标志图像质量往往受到运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素的影响, 这对交通标志自动识别的准确性、实时性和稳健性提出了很大的挑战。为此提出了改进深度卷积神经网络AlexNet的分类识别算法模型, 该模型在传统AlexNet模型基础上, 以真实场景中拍摄的交通标志图像数据集GTSRB为研究对象, 将所有卷积层的卷积核修改为3×3大小, 为了预防和减少过拟合的出现在两个全连接层后加入dropout层, 并且为了提高交通标志识别精度, 在网络模型第5层后增加两层卷积层。实验结果表明, 改进后AlexNet模型在交通标志识别方面具有一定的先进性和稳健性。

GB 5768.2-2009 道路交通标志和标线 第2部分：道路交通标志

告知：需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29363 在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习，可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架