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。
2022-01-26 09:04:01 3.54MB matlab 音视频 开发语言
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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。
2022-01-26 09:03:58 3.54MB matlab 音视频 开发语言
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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。
2022-01-24 09:08:43 3.54MB matlab 开发语言
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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. /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
2022-01-24 01:08:46 18.71MB 交通标志识别
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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
2022-01-23 16:52:55 2.74MB 硕士论文
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交通标志分类项目
2022-01-23 16:42:03 323KB JupyterNotebook
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依据国家标准的gif大图 涵盖所有交通标志 免分下载
2022-01-23 16:35:38 1.52MB 中国 交通 标志
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大班社会:有趣的交通标志
2022-01-18 13:00:45 23KB 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
2022-01-11 14:10:24 1.88MB 字体
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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。
2022-01-09 14:17:41 6.51MB 图像处理 卷积神经 交通标志 改进AlexN
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