原文:機器學習在交通標志檢測與精細分類中的應用

導讀 數據對於地圖來說十分重要,沒有數據,就沒有地圖服務。用戶在使用地圖服務時,不太會想到數據就像冰山一樣,用戶可見只是最直接 最顯性的產品功能部分,而支撐顯性部分所需要的根基,往往更龐大。 地圖數據最先是從專業采集來的,采集工具就是車 自行車 飛機和衛星影像等,近兩年有了利用智能硬件的眾包采集。采集之后,就是把數據更新的速度和精准度都無限提升。因為地面上變化太快了,用戶越來越依賴於地圖應用。所以 ...

2019-07-24 16:00 3 1157 推薦指數:

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TSR交通標志檢測與識別

TSR交通標志檢測與識別 說明: 傳統圖像處理算法的TSR集成在在ARM+DSP上運行,深度學習開發的TSR集成到FPGA上運行。 輸入輸出接口 Input: (1)圖像視頻分辨率(整型int) (2)圖像視頻格式(RGB,YUV,MP4等) (3)攝像頭標定參數(中心位置 ...

Fri Mar 13 02:49:00 CST 2020 0 1533
德國交通標志檢測基准

德國交通標志檢測基准是對研究員噶興趣的計算機視覺,模式識別和基於圖像的駕駛員輔助領域的單圖像檢測評估。 它是在IEEE國際神經網絡聯合會議上推出的。它的特點是 ... 單圖像檢測 900個圖像 (分為600個訓練圖像和300個評估圖像) 划分為適合不同性質的各種檢測方法的性質的三個 ...

Sun Mar 12 01:48:00 CST 2017 0 1385
人工智能深度學習框架MXNet實戰:深度神經網絡的交通標志識別訓練

人工智能深度學習框架MXNet實戰:深度神經網絡的交通標志識別訓練 MXNet 是一個輕量級、可移植、靈活的分布式深度學習框架,2017 年 1 月 23 日,該項目進入 Apache 基金會,成為 Apache 的孵化器項目。盡管現在已經有很多深度學習框架,包括 TensorFlow ...

Sat Sep 09 23:45:00 CST 2017 0 1104
Python3+OpenCV實現簡單交通標志識別

由於該項目是針對中小學生競賽並且是第一次舉行,所以識別的目標交通標志僅僅只有直行、右轉、左轉和停車讓行。 整體流程如下: 數據集收集(包括訓練集和測試集的分類) 圖像預處理 圖像標注 根據標注分割得到目標圖像 HOG特征提取 訓練得到模型 將模型帶入識別算法進行 ...

Fri Aug 09 01:05:00 CST 2019 11 2856
使用卷積神經網絡識別交通標志

什么是卷積神經網絡 以下解釋來源於ujjwalkarn的博客: 卷積神經網絡(ConvNets 或者 CNNs)屬於神經網絡的范疇,在圖像識別和分類領域具有高效的能力。卷積神經網絡可以成功識別人臉、物體和交通信號,從而為機器人和自動駕駛汽車提供視力。 在上圖中,卷積神經網絡可以識別場景 ...

Mon Mar 09 22:15:00 CST 2020 0 1192
機器學習回歸和分類的區別

回歸與分類的不同 #導入回歸from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#導入分類from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回歸問題的應用場景(預測的結果是連續的,例如預測 ...

Thu Apr 11 20:34:00 CST 2019 0 2854
機器學習分類

本文參考了北京大學王文敏教授的《人工智能原理》課程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc課件從三個角度來分類機器學習,此外我還補充了幾點 機器學習分類的視角有很多,從不同的角度可以了解 ...

Mon Mar 02 21:18:00 CST 2020 0 1088
三、機器學習分類

三 -- Types of Learning 上節課我們主要介紹了解決線性分類問題的一個簡單的方法:PLA。PLA能夠在平面中選擇一條直線將樣本數據完全正確分類。而對於線性不可分的情況,可以使用Pocket Algorithm來處理。本節課將主要介紹一下機器學習有哪些種類,並進行歸納。 1. ...

Mon Nov 01 18:54:00 CST 2021 0 150
 
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