一种基于新型卷积胶囊网络的交通标志识别方法，张玉鑫，刘畅，交通标志识别是自动驾驶技术中的一个研究热点，也是保证自动驾驶安全的重要保障。由于道路交通标志的背景复杂，颜色失真严重并存

语言：MATLAB—交通标志自动识别设计（自动定位，分割，识别，方法模板匹配，可sift，svm等方法，带界面，详细步骤和解析）

基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

基于MATLAB的交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

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

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

语言：MATLAB—交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

利用capsnet实现交通标志识别准确率达到99%以上，包含全套代码

【深度学习】基于YOLOv5的交通标志识别系统-gtsdb.zip 使用YOLOv5进行交通标志识别，并使用PyQt5制作了一个简易的可视化界面。使用的数据集为gtsdb，该数据量较少，仅用于测试实验使用。详细说明可见本人关于该系统的博客。