越来越多的车辆不仅造成了交通拥堵，也使得交通变得更加复杂化。越来越多的交通信息需要通过交通标志传达出来。在复杂交通情况下或者驾驶员没有专注驾驶的情况下，交通标志往往被忽视了。因此，研究一套交通标示自动识别与提示系统就十分有必要。特别是随着智能交通理念的提出和无人驾驶技术的发展，人们要求汽车能够自己主动获取道路交通信息。本文针对交通警示标志进行了检测和识别。通过再HSV颜色空间下进行颜色分割，将交通标志候选区域提取出来，对候选区域进行进一步图像处理，甄别出交通警示标志的区域。本文采用了BP神经网络的方法来识别交通警示标志。首先将标准的交通警示标志作为模板，提取特征对神经网络进行训练，让神经网络记忆选用的交通标志的形状。本文还开发了一个交通警示信息语音提示的功能，事先建立交通警示标志牌、交通警示信息与交通警示提示语音的对应关系，在识别到交通警示标志的时候显示对应的警示信息并播放对应的语音提示。

卷积神经网络图像识别python代码pdf；卷积神经网络图像识别python代码pdf

本程序为pycharm下文件，程序中的代码为识别螺钉螺母的程序。用户可以自己选择目标。(直方图均衡化，神经网络cnn)

基于MATLAB 7.0 的BP神经网络训练方法，利用训练样本对目标图像进行分类提取。 基于MATLAB 7.0 的BP神经网络训练方法，利用训练样本对目标图像进行分类提取。

基于遗传神经网络的图像分割MATLABA源码，非常经典！ 基于遗传神经网络的图像分割MATLABA源码，非常经典！

遗传神经算法结合的图像编码是一种有损编码，但是在传统的BP神经网络中要有很多的先进之处，经恢复的图像效果更佳

针对生成对抗网络（GAN）这一热点模型，介绍其发展和应用的趋势。本文主要对比了现有几种典型的生成对抗网络模型及其变体：生成对抗网络（GAN）、条件生成对抗网络（CGAN）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、半监督生成对抗网络（SGAN）信息生成对抗网络（InfoGAN）。同时本文系统地总结了生成对抗网络各种变体在计算机视觉领域的主要应用及性能优劣。文章最后分析了生成对抗网络存在的问题，以及对生成对抗网络研究趋势做了总结和展望。

卷积神经网络在图像识别上的应用的研究

一共有3个图像去噪卷积神经网络模型，包括训练集，测试集，以及几个训练好的参数，可以直接对图像进行去噪

用DnCNN网络进行图像去噪。网络中主要使用了批量归一化和ReLU