车道线和交通标志检测源代码，基于QT开发，C++

交通标志数据集，包括62中不同类别的交通标志图片数据，已经分好了训练集和测试集，我常常用来跑分类和GAN的demo。

yolo标注格式，交通标志目标检测数据集Traffic Signs Dataset in YOLO format：prohibitory、danger、mandatory、other

机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

交通标志

基于多尺度特征融合网络的交通标志检测_刘胜.pdf

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：GB 5768[1].2-2009 道路交通标志和标线 第2部分：道路交通标志

该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。是个不错的选题。

用MATLAB编写的交通标志识别系统的代码。实现了禁止标志、警告标志、指示标志三种类型的交通标志的识别，是本人的毕业设计题目，有问题可以提出来

该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。可自动识别是三种中的哪一种。定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。注释详细。