基于深度学习的交通标志检测系统仿真

交通标志是规范驾驶员驾驶的重要指标信息,如何检测交通标志是无人驾驶和辅助驾驶中的关键一环。利用 PYQT 开发一套基于深度学习的交通标志检测系统,系统包括 4 个主要模块：用户信息模块、摄像头采集模块、检测模块和保存结果模块。对比目前主流的深度学习目标检测算法 YOLOv3 和 Faster-RCNN 在交通标志上的检测效果,并采用 YOLOv3 作为系统仿真算法,仿真结果表明,YOLOv3 兼顾了实时检测和检测精度要求,对无人驾驶和辅助驾驶研究具有一定应用价值。     

基于不变矩和小波神经网络的交通标志识别研究

研究了用于交通标志识别的小波神经网络模型,并描述了相应的算法,给出实验结果。实验结果表明,采用不变矩提取道路交通标志的特征,再利用训练速度快、优化性能好的小波神经网络作为分类器对交通标志识别具有很好的分类能力,对实现交通标志的精度识别提供了有力的支持。与传统的BP神经网络识别方法相比,小波神经网络的训练速度更快和识别率更高,能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。     

基于交叉熵的CNN交通标志识别方法研究

为了弥补经典LeNet-5卷积神经网络模型在交通标志识别中易发生过拟合的不足,克服其识别准确率与训练效率较低的缺点,采用GTSRB德国交通标志数据集,并对数据集进行扩充,使训练集数量达到6 312 649张,同时对经典LeNet-5卷积神经网络模型在激活函数、池化策略、随机丢弃及网络结构等方面进行改进,使用基于交叉熵的梯度下降算法对模型的误差反向传播过程进行优化。实验结果表明,改进后的模型较改进前在识别准确率与训练效率上都有所提高,识别准确率最高可达97.04%。因此,基于交叉熵的卷积神经网络不仅能够提高模型的交通标志识别准确率,有效防止过拟合,还能够提升网络训练效率。     

上好一年级思想品德课应注意三个方面

小学一年级学生年小幼稚,从生理和心理特点来说,他们正处于学习与游戏分化的最初阶段,对生活的了解和道理的认识都是朦胧的。所以,思想品德课要让一年级学生理解观点、明白道理,教师就要讲究教学方法,就要在课堂上创设有利于学生接受人生道理、良好品德的环境。     

姥姥的长相

姥姥的长相非凡经常形容小朋友的长相。有一天,姥姥问:——非凡,你说一说姥姥长的什么样子?非凡看看姥姥,歪着头想了想:——姥姥长得矮矮的。——还有呢?——姥姥长得厚厚的。胖胖的姥姥笑得眼泪都出来了。(非凡小朋友,后同)减肥问题非凡在轩轩家玩,轩轩妈妈找了好多好吃的让非凡吃。非凡吃得肚子圆溜溜。临走对轩轩妈妈说:     

三角形的应用（二）

三角形交通标志。在公路旁，常见各式各样醒目的标志牌，颜色分红、黄、蓝三种，形状有圆形、三角形和方形等，其中用三角形表示的黄色标志牌表示“警告”的意思．这种黄牌上画着黑边，并且用黑色图形表示出各种危险的情况，如急转弯危险、下陡坡危险、靠近小学校园小孩子多危险等等．     

《平安回家》教学设计

教学内容 　　义务教育课程标准实验教科书<品德与生活>(人教版)一年级上册,第一单元"我上学了"中的主题活动四<平安回家>(教科书第18至21页的内容).……     

干线公路交通标志设置角度分析

依据人的视觉特性,按照不同道路等级,不同车速,不同交叉口类型以及不同道路宽度,将标志设置倾角进行细化分组,精确了不同干线道路上交通标志设置的具体角度值。     

“交通与数学”教学设计

【教学内容】义务教育新课程标准实验教科书北师大版第五册P52~P53的内容。【教材分析】北师大版小学数学实验教材第五册第五单元周长的最后一个课时安排了交通与数学这一综合实践课。交通与数学是在学生已经学习和掌握了     

浅谈市政道路交通标志设置存在的问题

市政道路交通标志的正确设置极大地影响着交通安全,然而实际情况是很多城市道路设置的交通标志存在着问题,本文列举市政道路交通标志设置存在的各种问题,并提出一些建议以供参考。