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上传时间: 2021-02-17
详细说明：基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别
科技栈
带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境
Jupyter笔记本
图书馆-Keras，TensorFlow，Scikit-Learn，Scikit-Image，OpenCV，Pandas，Numpy，Matplotlib，TKinter，PIL
介绍
交通标志识别（TSR）是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来，移动性依赖于这样的系统，以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。
该项目的主要目标是设计和开发一个健壮且计算轻便的模型，以准确分类道路上的交通标志。 在该领域的现有技术中，很大一部分使用了计算机视觉和分类的常规方法。 另一方面，该项目利用深度卷积神经网络（CNN）来实现高分类精度，同时易于部署在汽车硬件上。 TensorFlow和Keras将构成分类模型的基础架构。
该项目使用的数据集是可在Ka
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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