python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别，红绿灯检测，左转右转识别项目部署视频教程 项目下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/85054532

图片总共1000张（红绿灯），标签已经做好，为xml文件，适合yolo系列，和voc系列，适合小数据集。

在实习的期间为公司写的红绿灯检测，基于YOLOv3的训练好的权重，不需要自己重新训练，只需要调用yolov3.weights，可以做到视频或图片中红绿灯的检测识别。

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别，但这类方法往往需要大量的训练样本避免过拟合的风险。截至目前的大多数方法都是在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先验进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征和角点特征等进行进一步的判定。比如，Masako Omachi等人提出在RGB色彩空间分割交通信号灯

借助霍夫圆检测和颜色空间转换实现红绿灯的识别。 当小车距离红灯较远时，图像中红灯所占像素个数少于霍夫圆检测中要求的阈值，所以被舍弃，小车继续行驶。当红灯足够近时霍夫算法检测到圆，之后再对原图进行颜色空间转换等处理，判断图片中的主要颜色。如果是红灯，小车停止运动直到绿灯出现；如果是绿灯，小车保持原来状态行驶。

该资源为德国的交通灯数据集，是一些红绿灯检测图片数据集以及打好标签的xml文件。可用于深度学习训练，标签的格式是VOC2007，可用于yolo v3训练。