原文:机器学习在交通标志检测与精细分类中的应用

导读 数据对于地图来说十分重要,没有数据,就没有地图服务。用户在使用地图服务时,不太会想到数据就像冰山一样,用户可见只是最直接 最显性的产品功能部分,而支撑显性部分所需要的根基,往往更庞大。 地图数据最先是从专业采集来的,采集工具就是车 自行车 飞机和卫星影像等,近两年有了利用智能硬件的众包采集。采集之后,就是把数据更新的速度和精准度都无限提升。因为地面上变化太快了,用户越来越依赖于地图应用。所以 ...

2019-07-24 16:00 3 1157 推荐指数:

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TSR交通标志检测与识别

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行。 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置 ...

Fri Mar 13 02:49:00 CST 2020 0 1533
德国交通标志检测基准

德国交通标志检测基准是对研究员噶兴趣的计算机视觉,模式识别和基于图像的驾驶员辅助领域的单图像检测评估。 它是在IEEE国际神经网络联合会议上推出的。它的特点是 ... 单图像检测 900个图像 (分为600个训练图像和300个评估图像) 划分为适合不同性质的各种检测方法的性质的三个 ...

Sun Mar 12 01:48:00 CST 2017 0 1385
人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目。尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow ...

Sat Sep 09 23:45:00 CST 2017 0 1104
Python3+OpenCV实现简单交通标志识别

由于该项目是针对中小学生竞赛并且是第一次举行,所以识别的目标交通标志仅仅只有直行、右转、左转和停车让行。 整体流程如下: 数据集收集(包括训练集和测试集的分类) 图像预处理 图像标注 根据标注分割得到目标图像 HOG特征提取 训练得到模型 将模型带入识别算法进行 ...

Fri Aug 09 01:05:00 CST 2019 11 2856
使用卷积神经网络识别交通标志

什么是卷积神经网络 以下解释来源于ujjwalkarn的博客: 卷积神经网络(ConvNets 或者 CNNs)属于神经网络的范畴,在图像识别和分类领域具有高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。 在上图中,卷积神经网络可以识别场景 ...

Mon Mar 09 22:15:00 CST 2020 0 1192
机器学习回归和分类的区别

回归与分类的不同 #导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回归问题的应用场景(预测的结果是连续的,例如预测 ...

Thu Apr 11 20:34:00 CST 2019 0 2854
机器学习分类

本文参考了北京大学王文敏教授的《人工智能原理》课程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc课件从三个角度来分类机器学习,此外我还补充了几点 机器学习分类的视角有很多,从不同的角度可以了解 ...

Mon Mar 02 21:18:00 CST 2020 0 1088
三、机器学习分类

三 -- Types of Learning 上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA。PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类。而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理。本节课将主要介绍一下机器学习有哪些种类,并进行归纳。 1. ...

Mon Nov 01 18:54:00 CST 2021 0 150
 
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