基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别 科技栈 带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境 Jupyter笔记本 图书馆-Keras,TensorFlow,Scikit-Learn,Scikit-Image,OpenCV,Pandas,Numpy,Matplotlib,TKinter,PIL 介绍 交通标志识别(TSR)是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来,移动性依赖于这样的系统,以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。 该项目的主要目标是设计和开发一个健壮且计算轻便的模型,以准确分类道路上的交通标志。 在该领域的现有技术中,很大一部分使用了计算机视觉和分类的常规方法。 另一方面,该项目利用深度卷积神经网络(CNN)来实现高分类精度,同时易于部署在汽车硬件上。 TensorFlow和Keras将构成分类模型的基础架构。 该项目使用的数据集是可在Ka