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基于MATLAB的交通标志识别系统简介下载
weixin_39821526
2023-09-16 20:30:28
基于MATLAB的交通标志识别系统简介 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/qq_37647812/88285409?utm_source=bbsseo
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雾霾下的
交通
标志
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系统
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基于
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的HU不变矩
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论文研究-一种新型
交通
标志
自动
识别
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一种新型
交通
标志
自动
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,刘坤,席晓哲,道路
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是智能
交通
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的重要组成部分,对
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事故的预防有重要意义。本文介绍一种基于
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��
YOLOv3目标检测实战:
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告知:需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国
交通
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的学员请前往(1) Ubuntu
系统
《YOLOv4目标检测实战:中国
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》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国
交通
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》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29363在无人驾驶中,
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识别
是一项重要的任务。本课程中的项目以美国
交通
标志
数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时
交通
标志
识别
。具体项目过程包括包括:安装Darknet、
下载
LISA
交通
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数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习,可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现
交通
标志
的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu
系统
上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标检测实战:
交通
标志
识别
》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括:《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换,即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程,并选择学习。下图是使用YOLOv3进行
交通
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识别
的测试结果
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人脸定位
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【附GUI+源码】
本课程为基于
MATLAB
的人脸定位
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。亮点:GUI可视化界面+库外人脸
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+语音播报+人脸定位【非直接人头的对比】+可实际人脸做测试。流程:人脸样本采集——人脸训练——人脸定位分割——人脸
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——信息输出,同时显示
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时间和语音播报
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结果。跟传统利用ORL或者YALE人脸库的人脸
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对比,独具一格,别出心裁,可利用学员自己身边人脸图像测试,增加真实性。通过该课程的学习,你可以得到:如何设计GUI界面+算法人工讲解。
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