基于深度学习R-CNN模型的交通标志识别系统设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1R-CNN概述2

2.2目标检测技术2

2.3PyQt框架4

2.4开发环境与工具5

2.4.1Python简介5

2.4.2PyCharm简介5

2.4.3第三方库简介6

2.4.4PyTorch框架7

3方法设计与实现8

3.1数据集收集与预处理8

3.1.1数据集的获取8

3.1.2数据集预处理9

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化14

3.4.1模型的评估14

3.4.2模型的优化14

3.5前端设计与实现15

3.5.1系统前端设计15

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习R-CNN模型的交通标志识别系统设

计

1引言

1.1项目背景

由于交通标志在道路交通管理和驾驶安全中的重要性，交通标志通过传达

各种信息，向驾驶员提供指示和警告，帮助他们做出正确的决策和行驶安全。

然而，由于标志的种类繁多、形状、颜色和背景的差异性以及复杂的交通环境，

传统的基于规则或手工特征的方法往往难以实现准确的交通标志识别。深度学

习作为一种机器学习方法，具有强大的模式识别和特征提取能力，逐渐成为解

决图像识别问题的重要技术。基于深度学习的交通标志识别设计利用深度神经

网络模型，通过大量标注的交通标志图像进行训练，实现对交通标志的自动识

别和分类。深度学习的优势在于它能够从原始数据中自动学习特征，而不需要

手动设计和提取特征。随着计算硬件的不断进步和深度学习算法的优化，基于

深度学习的交通标志识别在准确性和效率方面取得了很大的突破。它能够快速

处理大规模的图像数据，并在实时或近实时的场景下进行高速识别。这使得基

于深度学习的交通标志识别在智能驾驶、交通管理和交通安全等领域具有广阔

的应用前景。

基于深度学习的交通标志识别设计主要是为了提高交通标志识别的准确性、

鲁棒性和效率，应对复杂的交通环境和多样化的交通标志，以提升交通安全和

驾驶体验。

1.2项目目标

基于深度学习模型的交通识别设计旨在设计一个能够快速准确地识别不同

类型交通标志的系统，以提高道路交通管理的效率。结合计算机视觉和人工智

能技术，实现对道路上各种类型交通标志的准确检测和分类，为智能交通系统

的发展做出贡献。通过优化模型训练和调整参数，实现对交通标志的高精度识

别，减少误判率。将设计的交通标志识别系统集成到智能交通系统中，促进智

能交通技术的应用与发展。

本项目旨在为提升城市道路交通安全水平、改善交通管理效率、以及