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）

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颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

交通标志是引导汽车行驶的最重要信息之一，交通标志的检测是自主驾驶和智能交通系统的重要组成部分。构建一个具有多个样本和足够属性类别的交通标志数据集将推动交通标志检测研究的发展。 该数据集包含训练集和验证集，共有58种类别，训练集含有4000多张图片和标签，验证集含有1994张图片和标签。 可以直接放入yolov5中进行训练。（该数据集源自TSRD，作者已分类好训练集、验证集以及每个标签信息） 中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据

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）

交通标志分割算法仿真程序的测试样本 博客中《【MATLAB教程案例32】基于matlab的交通标志检测分割算法的仿真——形态学处理,膨胀,腐蚀,形状检测,颜色模型等综合应用》 所使用的样本集合。

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