一、介绍
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。
在本项目中，开发了一个基于人工智能的交通标志识别系统，旨在利用深度学习技术对常见的交通标志进行高效、准确的识别。该系统以Python作为主要编程语言，核心算法依托于TensorFlow框架下的卷积神经网络（CNN）模型进行实现。通过构建适合图像分类任务的CNN架构，系统能够有效地从输入的交通标志图片中提取特征，并进行分类预测。
为了训练模型，首先收集了58种常见交通标志的图像数据集。数据集涵盖了日常交通中经常遇到的各种标志，包括限速、停车、禁止通行等类别。在模型训练过程中，系统通过多次迭代优化网络参数，确保模型能够逐步提高识别的准确性。经过大量的训练和验证，最终获得了一个识别精度较高的模型，并将其保存为H5格式文件，便于后续的加载和使用。
在实现模型训练和保存后，系统还采用Django框架开发了一个Web前端界面。用户可以通过该网页端上传一张交通标志图片，系统将基于训练好的模型自动识别该标志，并返回标志的名称和类别。这不仅提升了系统的实用性，还为用户提供了便捷的操作体验。整体而言，本项目展示了深度学习在图像分类中的广泛应用，并为交通标志自动识别提供了一个有效的解决方案。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
代码获取地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi
四、卷积神经网络算法模型介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，具有自动提取图像特征并进行分类的能力。CNN 的核心特点在于其独特的网络结构设计，主要包括卷积层、池化层和全连接层。
- 局部连接与权重共享：卷积层通过卷积核（或称过滤器）在输入图像上进行滑动，逐一提取局部特征，并通过权重共享大大减少了参数量，提升了模型的训练效率。
- 层级特征提取：CNN能够逐层提取图像的不同层次特征。低层提取边缘、纹理等简单特征，高层则提取更抽象的形状、对象等复杂特征。
- 池化操作：通过池化层（如最大池化）进行下采样，可以减小特征图的尺寸，降低模型计算量，并增强模型对图像微小变化的鲁棒性。
- 自动特征学习：CNN通过反向传播和梯度下降自动学习图像中的重要特征，无需人工设计特征提取方法，适合处理大规模复杂数据集。
以下是一段简单的CNN代码示例，使用TensorFlow和Keras实现：
from tensorflow.keras import layers, models
# 创建卷积神经网络模型
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax') # 10类分类
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
这段代码定义了一个简单的三层卷积网络，适用于处理64x64像素的彩色图像。
