项目介绍
本项目是一个基于深度学习的智能交通标志识别系统，旨在通过计算机视觉技术实现对交通标志的自动检测和分类。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3+Element Plus构建用户友好的交互界面，后端通过Flask框架提供高效的API服务，核心识别算法基于TensorFlow平台和ResNet50深度卷积神经网络。
系统具备完整的功能流程：用户可通过网页上传包含交通标志的图片，系统会自动进行预处理、特征提取和分类识别，并返回详细的识别结果，包括标志类型、置信度和相关交通规则说明。同时，系统还提供了历史记录查询、识别统计分析等辅助功能，为用户提供全面的使用体验。
选题背景与意义
随着城市化进程的加速和汽车保有量的快速增长，交通安全问题日益突出。交通标志作为道路交通安全的重要组成部分，对引导驾驶员行为、维护交通秩序起着关键作用。然而，传统的交通标志识别主要依赖人工观察，容易受到驾驶员疲劳、注意力不集中等因素的影响，导致交通事故的发生。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的优异表现，为交通标志自动识别提供了技术可能。ResNet50作为一种深度残差网络，具有较强的特征提取能力和分类精度，能够有效识别各种复杂场景下的交通标志。
关键技术栈：resnet50
ResNet50是2015年由微软研究院提出的深度残差网络（Residual Network），是ResNet系列中的经典模型之一。该网络通过引入残差学习（Residual Learning）概念，解决了深度神经网络中的梯度消失和退化问题，使得网络深度可以达到50层甚至更深，从而显著提高了图像分类的精度。
本项目中，我们使用TensorFlow框架实现ResNet50模型，并在公开的交通标志数据集上进行训练和优化，最终实现了高效、准确的交通标志识别功能。
技术架构图
系统功能模块图
