1、yolov5道路标志检测，包含训练好的玩手机检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在道路指示牌识别数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为trafficlight；speedlimit；crosswalk；stop共四个类别，并附道路指示牌识别数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、YOLO道路交通标志检测数据集，近900张使用lableimg软件标注软件标注好的真实场景的数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测；目标类别名为trafficlight；speedlimit；crosswalk；stop共四个类别 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

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

提出了一种基于颜色分割和形状分析的交通标志检测方法．首先利用改进后的简单向量滤波器分割感兴趣色彩区域，对不同色彩区域进行相应形状检测．采用拐角特征与几何结构分析相结合的方法检测矩形与三角形标志，提出了一种基于对称性特征的简单编码算法，并应用于圆形检测．实验结果表明，该方法能在多种复杂场景中有效地定位交通标志，对天气变化有一定鲁棒性，为后继的交通标志识别工作奠定了良好基础．

3、路面导向标志检测： 用二值化与逆透视变换叠加，再通过联通区域滤波的方法来提取路面交通标志的感兴趣区域。 1、类点数约束： 对于每一个分割类，其包含的点数是判断其是否可能是路面标志的最快速方法。分割类的点数 n 应满足： 2、类外接矩形约束： 类外接矩形可以大致勾勒出类的形状范围，对于判断是否是路面标志也有很好的效果，其外接矩形边长 u，v，它们应满足：

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道路交通标志检测与识别