交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)技術(shù)，能夠識(shí)別道路上的各種交通標(biāo)志，并對(duì)其進(jìn)行分類和識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛汽車和交通安全管理領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景。下面我將結(jié)合實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類的重要性、技術(shù)原理、應(yīng)用場景和未來發(fā)展趨勢，進(jìn)行詳細(xì)闡述。

1. 重要性：

? ?- 交通標(biāo)志對(duì)駕駛員和行人來說至關(guān)重要，能夠提供路況信息和交通規(guī)則，保障交通安全。
? ?- 實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)可以幫助自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別道路標(biāo)識(shí)，做出相應(yīng)反應(yīng)，提高車輛的智能化程度。

2. 技術(shù)原理：

? ?- 實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)基于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)，通過對(duì)交通標(biāo)志的圖像進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)標(biāo)志的檢測和分類。
? ?- 該技術(shù)通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，通過大量標(biāo)注的交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而提高檢測和分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。

3. 應(yīng)用場景：

? ?- 智能交通系統(tǒng)：實(shí)時(shí)檢測和分類交通標(biāo)志，為駕駛員提供實(shí)時(shí)路況信息和警示。
? ?- 自動(dòng)駕駛汽車：幫助車輛識(shí)別限速標(biāo)志、禁止標(biāo)志等，輔助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出決策。
? ?- 交通安全管理：監(jiān)控交通標(biāo)志的設(shè)置和狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行處理。

4. 未來發(fā)展趨勢：

? ?- 精度和速度的提升：隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)硬件的不斷進(jìn)步，實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)的精度和實(shí)時(shí)性將得到進(jìn)一步提升。
? ?- 多模態(tài)融合：結(jié)合圖像、視頻和雷達(dá)等多種數(shù)據(jù)源，提高交通標(biāo)志檢測和分類的魯棒性和適應(yīng)性。
? ?- 輔助決策系統(tǒng)：將交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)與車輛自主決策系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更智能、安全的交通環(huán)境。

總之，實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類技術(shù)在智能交通和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，其發(fā)展將進(jìn)一步提升交通安全和交通效率，推動(dòng)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展。

簡介與效果

本項(xiàng)目是一個(gè)基于 OpenCV 的交通標(biāo)志檢測和分類系統(tǒng)，可以在視頻中實(shí)時(shí)檢測和分類交通標(biāo)志。檢測階段使用圖像處理技術(shù)，在每個(gè)視頻幀上創(chuàng)建輪廓并找出其中的所有橢圓或圓形。它們被標(biāo)記為交通標(biāo)志的候選項(xiàng)。

檢測策略：

增加視頻幀的對(duì)比度和動(dòng)態(tài)范圍
增加視頻幀的對(duì)比度和動(dòng)態(tài)范圍
使用 HSV 顏色范圍刪除不必要的顏色，如綠色
使用高斯拉普拉斯算子顯示對(duì)象的邊緣
通過二值化生成輪廓
檢測橢圓狀和圓形狀的輪廓
在接下來的分類階段，根據(jù)候選項(xiàng)的坐標(biāo)從原始幀中裁剪出一組圖像。預(yù)先訓(xùn)練的 SVM 模型將對(duì)這些圖像進(jìn)行分類，以確定它們屬于哪種類型的交通標(biāo)志。

所有屬于類別 8 及以上的標(biāo)志都被標(biāo)記為“其他”，因?yàn)檫@是一個(gè)競賽的要求。還有一個(gè)類別 0，被標(biāo)記為非交通標(biāo)志。只有當(dāng)前幀中最大的標(biāo)志被裁剪和分類。

SVM 模型在每次調(diào)用 main.py 時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，但我仍然保存該模型在 data_svm.dat 中，以便在未來實(shí)現(xiàn)模型重新加載功能，避免重新訓(xùn)練。

如果檢測到交通標(biāo)志，它將被跟蹤，直到它消失或者幀中出現(xiàn)更大的標(biāo)志。跟蹤方法是稠密光流法。

環(huán)境搭建與文件介紹：

先決條件： Python 3.5 OpenCV3 Imutils（使用 pip3 install imutils 安裝）
系統(tǒng)結(jié)構(gòu) a. 有 3 個(gè) Python 文件作為 3 個(gè)模塊： main.py：程序的起始點(diǎn)。
classification.py：用于分類交通標(biāo)志的 SVM 模型。 common.py：用于定義 SVM 模型的函數(shù)。
其他文件： data_svm.dat：訓(xùn)練后保存的 SVM 模型。

安裝：

有兩種運(yùn)行程序的方式

1.Use default arguments:
?

$python3 main.py

2.Use custom arguments:
使用默認(rèn)參數(shù)：

$python3 main.py
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --file_name FILE_NAME
                        Video to be analyzed
  --min_size_components MIN_SIZE_COMPONENTS
                        Min size component to be reserved
  --similitary_contour_with_circle SIMILITARY_CONTOUR_WITH_CIRCLE
                        Similarly to a circle


QQ767172261

結(jié)論與效果展示

我們使用GTSRB數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了兩個(gè)不同的模型來檢測和識(shí)別交通標(biāo)志。在測試數(shù)據(jù)集上，我們的模型表現(xiàn)出了良好的準(zhǔn)確性和魯棒性。未來，我們將繼續(xù)改進(jìn)我們的模型，以提高其在各種環(huán)境下的性能。效果展示 代碼可私信。

因上傳超過5M，所以GIF展示不出來，效果可私信。?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-770185.html

到了這里，關(guān)于實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測和分類（代碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！