使用python进行交通识别

首先，让我给大家介绍一下交通标志识别系统。它是自然感知沿街交通标志的过程，包括限速标志、警告标志、混合标志等。能够自动识别交通标志使我们能够建造“更智能的汽车”。交通标志是本港街道及道路基础设施的重要组成部分。他们为街道客户提供基本数据/信息，有时是令人信服的建议，希望他们改变自己的驾驶行为，以确保他们遵守目前授权的任何街道指南。如果没有这些有价值的标志，我们十有八九会遇到更多的交通事故，因为司机们不会得到基本的信息，比如他们可以安全地以多快的速度行驶，也不会被教育有关街道作业、急转弯或前方学校十字路口的知识。每年有数百万人死于交通事故，如果没有我们的路牌，这个数字会更高。通常情况下，自动驾驶车辆也必须遵守道路法规，并通过这种方式感知和理解交通标志。像这样的系统对驾驶员来说是非常有用的，可以避免任何事故，可以有一个安全健康的驾驶。通常，视觉策略被用来识别和排序交通标志。 And I think we need this kind of implementation in this modern age.

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项目描述

在这个项目中，我们将建立一个深度神经网络模型，可以对图片中出现的交通标志进行分类。在这个模型的帮助下，我们能够阅读和理解交通标志，这是所有自动驾驶/独立车辆非常重要的任务。

1. 这个项目需要一些Python、Keras和CNN等主题的知识，以及一些Python库Matplotlib、Scikit-learn、Pandas、PIL和图像分类。
2. Python -出于编程的目的，我们将使用Python作为编程语言。Python很容易学习和使用该语言。它是一种高层次的、广泛有用的编程，并且深深侵入了语言。
3. 美国有线电视新闻网)- - -卷积神经系统是一类深度神经系统，最常用于分解视觉符号。CNN是一类重要的神经框架，通常应用于独立的视觉图像。Ep神经框架，通常用于探索视觉图像。
4. 构建CNN -该任务的一些基本步骤包括-

• 卷积
• 池
• 压扁

5. Keras -Keras是一个重要级别的神经系统API，可在Tensorflow、Microsoft Cognitive Toolkit、R、Theano或PlaidML和CNTK上运行。它通过一个更高级别的、易于使用的、特殊的和可扩展的API实现了快速实验。Keras同样可以在CPU和GPU上运行。
6. 需要注意的是，“程序员可以根据他们的安慰级别和信息来探索关于编程语言的不同途径”，并且可以根据它们来更改前面提到的语言。

项目实施,

1. 首先，为项目安装必要的包。
2. 现在，从网上下载数据集。
3. 探索数据集&存储所有的图像和他们的标签到列表。
4. 为了对图像进行分类，我们将建立一个CNN模型，CNN是最好的图像分类技术。
5. 现在是时候构建和训练模型了。
6. 我们的模型已经准备好了，现在我们需要测试模型。
7. 现在，我们将在Tkinter的帮助下为我们的交通标志分类器构建一个图形用户界面。(Tkinter是标准python库中的GUI工具包)
8. 最后，我们的模型可以运行了。

软件要求-

-编程语言- Python

-操作系统-任何操作系统，如windows, ubuntu。

通过做这个项目，你可以学到

- Python库

(美国有线电视新闻网

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