基于深度学习的交通标志识别系统

基于深度学习的交通标志识别系统

项目简介

本项目实现了一个基于深度学习的交通标志识别系统，使用卷积神经网络(CNN)对交通标志图像进行分类识别。系统包含数据预处理、模型训练与评估、结果可视化和用户交互界面等模块。

数据集

项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，包含43类不同的交通标志，超过50,000张彩色图像。数据集具有以下特点：

• 真实道路场景中拍摄的交通标志
• 不同光照、天气和遮挡条件
• 每类标志大小和数量不一

系统架构

1. 数据预处理模块：数据加载、图像处理、数据增强、归一化
2. 模型构建模块：设计并实现卷积神经网络架构
3. 模型训练与评估模块：训练模型并评估性能
4. 可视化模块：展示训练过程和识别结果
5. 用户界面模块：提供图像上传和识别功能

技术栈

• Python：编程语言
• TensorFlow/Keras：深度学习框架
• OpenCV：图像处理
• NumPy/Pandas：数据处理
• Matplotlib：数据可视化
• Streamlit：用户界面

使用说明

1. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
2. 下载数据集：运行python src/download_dataset.py
3. 训练模型：运行python src/train_model.py
4. 启动用户界面：运行streamlit run src/app.py

目录结构

traffic_sign_recognition/
├── data/                  # 数据集和预处理数据
├── models/                # 保存训练好的模型
├── src/                   # 源代码
│   ├── data_preprocessing.py  # 数据预处理模块
│   ├── model.py               # 模型定义
│   ├── train_model.py         # 训练脚本
│   ├── evaluate.py            # 评估脚本
│   ├── app.py                 # 用户界面
│   └── utils.py               # 工具函数
├── notebooks/             # Jupyter notebooks用于实验和分析
├── requirements.txt       # 项目依赖
└── README.md              # 项目说明