交通標誌的檢測與識別

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本科畢業設計的時候曾經做過交通標誌的檢測與識別，這個作為很好的影象處理與識別領域的入門project還是非常不錯的.

交通場景圖中黃色和白色直線檢測

第1章  緒 論

1.1 交通標誌識別演算法的研究背景

1.2 交通標誌識別演算法的研究現狀和發展趨勢

1.3 交通標誌識別演算法的研究意義

1.4 **內容的安排

1.5 本章小結

第2章  交通標誌的簡介和識別演算法的流程設計

2.1 交通標誌簡介

2.2 識別演算法的流程設計

2.3 演算法實現的工具介紹

2.4 本章小結

第3章  影象的預處理

3.1 彩色空間的選擇及其轉換

3.2 直方圖均衡化

3.3 運動模糊的去除

3.4 影象分割

3.5 二值化影象的形態學操作

3.6 本章小結

第4章  形狀檢測與判別

4.1 區域描述符

4.2 最小二乘擬合

4.3 橢圓傅利葉描述符

4.4 本章小結

第5章  特徵提取與分類器構建

5.1 特徵提取簡介

5.2 主成分分析法（pca）提取特徵向量

5.2.1 pca的數學理論

5.2.2 pca的缺點

5.2.3 交通標誌影象pca提取特徵向量的計算

5.3 hog特徵

5.4 分類器（svm）的構建

5.4.1 svm的簡介

5.4.2 線性可分與非線性可分時的svm構建

5.4.3 非線性對映與核函式（kernel）

5.4.4 多分類svm的構建

5.5 本章小結

第6章  實驗結果與分析

6.1 交通標誌檢測與定位演算法的實驗結果及分析

6.2 特徵提取與分類識別的實驗結果及分析

6.2.1 pca+svm的交通標誌識別測試

6.2.2  hog+svm的交通標誌識別測試

6.3 本章小結

交通標誌識別

交通標誌識別實際上包括交通標誌的檢測和識別兩個過程，檢測是在影象中尋找到感興趣目標並定位，識別是對感興趣目標進行分類。現在r cnn系列 yolo ssd能夠很好的將檢測和分類兩個過程融合到一起，並且在pascal voc等資料集上取得了很好的效果，但對像交通標誌這種小目標的檢測效果並不好。就交通標...

交通標誌識別 語句筆記

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PaddleHub實現交通標誌識別

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