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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

交通标志分割处理,从交通场景图片中提取分割出交通标志

在这个项目中，我使用 Python 和 TensorFlow 对交通标志进行分类。使用的数据集：德国交通标志数据集。该数据集包含 43 个类别的 50,000 多张图像。我能够达到 +99% 的验证准确度和 97.3% 的测试准确度。加载数据。 数据集总结与探索 数据预处理。 洗牌。 灰度。 局部直方图均衡。 正常化。 设计模型架构。 LeNet-5。 VGG 网络。 模型训练和评估。 使用测试集测试模型。 在新图像上测试模型。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

纯手工标注交通标志数据集1000框VOC版，xml版本，其中包括3个类别：mandatory、prohibitory、warning。其中包含350张图片，每张图中最少有2个框，共计1031个，手工标注范围良好，适合高精度目标识别，本人使用yolov3训练200轮后精度达到99%

1.实拍交通标志已标注数据集550张——内含txt/xml版本。 2.本数据集含有3类标志，包括停止、提示、等待。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt和xml信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（100轮）。

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基于MSER的高速公路交通标志提取仿真，matlab2021a测试。

涵盖14种交通标志，后续仍在进行补充 0 禁止左转 1 禁止右转 2 停车让行 3 向左转弯 4 向右转弯 5 向左向右转弯 6 靠右行驶 7 靠左行驶 8 禁止鸣喇叭 9 人行横道 10 允许掉头 11 停车场 12 全程禁停 13 禁止掉头