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
- 数据预处理模块：数据加载、图像处理、数据增强、归一化
- 模型构建模块：设计并实现卷积神经网络架构
- 模型训练与评估模块：训练模型并评估性能
- 可视化模块：展示训练过程和识别结果
- 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
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 下载数据集：运行
python src/download_dataset.py - 训练模型：运行
python src/train_model.py - 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