由于上传资源大小限制，本资源包括GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。
人工智能毕业设计&课程设计
本资源是一个基于卷积神经网络（CNN）的交通标志识别模型源码，它实现了较好的交通标志识别效果。项目采用Python编程语言，结合深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，构建了一个高效的交通标志识别系统。通过利用卷积神经网络强大的特征提取能力，该模型能够自动从图像中学习并识别出各种交通标志。项目中包含详细的数据集处理步骤，使用了如GTSRB这样的标准交通标志数据集进行训练和测试。模型设计方面，参考了经典的LeNet-5结构，并根据实际需求进行了调整和优化，包括引入更多的卷积层和池化层，使用ReLU激活函数和Dropout技术防止过拟合。此外，项目还提供了完整的训练和评估流程，用户可以通过修改配置文件来调整超参数，以适应不同的训练需求。最终，训练好的模型被保存为H5格式文件，便于后续加载和使用。总的来说，这个基于CNN的交通标志识别模型源码是一个优秀的学习资源，适合对智能交通系统、计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者和研究人员参考和学习。
基于计算机视觉的交通标志自动识别软件研究与实现.pdf
交通标志识别数据集 测试集备份到csdn，非常完美的数据集，主要使用做分类处理 Belgium70m
用CNN来进行交通标志识别，是课程作业已完成。数据集是GTSRB,有源码和ppt
基于改进神经网络的交通标志识别.pdf
人工智能-项目实践-智慧交通-用CNN识别交通标志，数据集是GTSRB 用于交通标志识别的CNN神经网络，数据集是GTSRB数据库
基于Mask R-CNN的交通标志识别课程设计.zip
使用keras实现神经网络，实现交通指示牌的识别
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用。 2、适用人群：主要针对计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、数学、电子信息等)的同学或企业员工下载使用，具有较高的学习借鉴价值。 3、不仅适合小白学习实战练习，也可作为大作业、课程设计、毕设项目、初期项目立项演示等，欢迎下载，互相学习，共同进步！
(Keras/TensorFlow)精校VGG16 GTSRB交通标志识别
<项目介绍> 基于python+CNN实现的交通标志识别，数据集是GTSRB - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
由于上传资源大小限制，本资源包括GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触交通识别领域的人进行学习使用。
