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- 基于MATLAB的交通标志识别，对一定交通标志可以进行识别-MATLAB-based traffic sign recognition, for certain traffic signs can be identified
matlab
- 利用摄像头，对输入的图像进行实时处理来实现对交通标志检测与识别-For real-time detection and recognition of traffic lights
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *
TrafficSignecognition
- 创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构(Create a model that categorizes traffic signs and let the model learn to identify the most critical features of these traffic signs. In this article, I will demonstrate how to create
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI]
- 该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易