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）。

基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与

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

提出了一种基于改进卷积神经网络的交通标志检测方法。预训练模型产生否定; 使用难分类负样本采集将负样本输入到网络中，提高模型的判别能力; 使用多尺度训练过程中的特征级联策略来进一步提升模型的性能。利用TensorFlow框架在德国交通标志检测数据集上对所提方法的有效性进行了仿真。研究结果表明，与现有技术相比，所提方法能够获得更快的检测速率，处理每幅图像仅需0.016 s。

基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标

基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。包含分禁令类，指示类和警示类，三种类别的交通标志均可识别，根据三种标志颜色不同通过HSV颜色空间定位到交通标志，然后利用形态学相关知识，按面积和长宽比小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。