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 ...

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 ...

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 ...

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。 ...

不多说了 这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志 ...

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 ...

使用不同工具集进行编译时报的错。 通过删除原有的.obj等中间文件解决。 ...

数据集介绍 关于交通标识的数据集 一共有４３个类别 １从数字的每一个类别中随机抽取一张图片观察 可以看到图片中存在一些因素可能会对我们模型的准确度造成影响。 １图片有亮有暗，这可能是时间早晚　或者天气的影响 ２凸显有大有小，这应该是由于摄像头距离标示牌的远近不同 ３角度 ...