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 ...
原文：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識別 我的數據目錄樹。其中test images train images是收集得到原始數據集。realTest realTrain是預處理 ...
2019-08-08 17:05 11 2856 推薦指數：
相關推薦
基於OpenCV的交通標志識別(SVM+Hu不變矩, 部分測試源代碼)
不多說了 這里我發的是一個手寫字符識別的程序(這是在編寫交通標志的過程中產生的,因為當時手頭的交通標志 ...
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 ...
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 ...
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 ...
verilog狀態機實現的簡單交通燈
module lxl(clk,rst,led,sel,dig);input clk,rst;output reg [7:0] led;output reg [5:0] sel;output [7:0 ...
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。 ...
python3+Opencv 搭建環境和基本操作
一、必備前提： Python3.5及以上版本、pip、windows環境 二、搭建opencv 該部分可以創建隔絕的Python環境來引入，參照virtualenv的使用 在目標的cmd窗口，依次輸入以下命令： 如果下載中間出現error或wrong，重新輸入命令即可 ...