深度学习数据集合（交通标志/火焰/手写字符/道路裂缝数据集）
火焰和烟雾图像数据集 该数据集包含早期火灾和烟雾图像数据。数据集是使用手机在真实场景中捕获的早期火灾和烟雾图像。这些图像在各种照明条件下（室内和室外场景）、天气等条件下被捕获。该数据集非常适合用于早期火灾和烟雾检测。数据集可用于火灾和烟雾识别、检测、早期火灾和烟雾检测、异常检测等。数据集还包括典型的...
基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理到环境配置/代码运行）
项目是一个基于Python和OpenCV的交通标志检测和识别项目，旨在使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。本文将从介绍项目原理和框架开始，详细介绍该项目的实现过程和技术细节，最后给出项目的安装和使用方法。 前后结果对比 识别前 ...
基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测，针对交通标志的特点和挑战，设计了相应的实现步骤，并分析了实现中的难点。通过本文的研究，可以进一...
基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 Fast-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像中的目标物体。交通标志检测是交通场景下的一项重要任务，它可以在道路上的交通标志被遮挡或损坏时提供帮助。基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法可以对交通场景下的图像进行检测，从而实现对交通标志的自动检测...
深度学习交通标志识别项目
主要内容在本文中，使用Python编程语言和库Keras和OpenCV建立CNN模型，成功地对交通标志分类器进行分类，准确率达96%。开发了一款交通标志识别应用程序，该应用程序具有图片识别和网络摄像头实时识别两种工作方式。写作目的近年来，计算机视觉是现代技术发展的一个方向。这个方向的主要任务是对照片...
明早9点大讲堂 | 时空大数据和深度学习在交通事故预测上的应用
雷锋网(公众号：雷锋网)AI研习社讯：交通事故预测是一个重要且困难的研究问题。在较大时空范围内的预测尤其困难。主要原因是交通事故在时空上相对稀疏，以及不同地理环境(如城乡)造成的时空异质性(spatial heterogeneity). 本次公开课将讨论利用深度学习模型和时空大数据预测交通事故的最新...
准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的？
交通标志是道路基础设施的重要组成部分，它们为道路使用者提供了一些关键信息，并要求驾驶员及时调整驾驶行为，以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志，可能会发生更多的事故，因为司机无法获知最高安全速度是多少，不了解道路状况，比如急转弯、学校路口等等。现在，每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路...
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