基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（三）

本文主要是介绍基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（三），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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前言

本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。

首先，我们选择了Kaggle上的高质量交通标志数据集，以确保训练数据的多样性和丰富性。接着，采用VGG和GoogLeNet等先进的卷积神经网络模型，这些模型在图像分类任务上表现卓越。

通过巧妙的网络架构和参数调整，本项目致力于提高模型的准确率。我们深入研究了不同交通标志的特征，使网络更有针对性地学习这些特征，从而增强模型在复杂场景下的泛化能力。

最终，本项目旨在为出国自驾游的用户提供一个高效而准确的交通标志识别系统，以提升驾驶安全性和用户体验。这一创新性的解决方案有望在自动驾驶和智能导航等领域产生深远的影响。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括 Python 环境、Anaconda环境。

详见博客。

模块实现

本项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

本项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像，下载地址为：https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign。数据集下载完成后,导入数据并进行预处理。

详见博客。

2. 模型构建

本部分包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版。

详见博客。

3. 模型训练及保存

详见博客。

系统测试

本部分包括训练准确率及测试效果。

1. 训练准确率

本部分包括VGG模型简化版和MiniGoogLeNet模型。

1）VGG模型简化版

迭代15次后,准确率达到98%,如图所示。

2）MiniGoogLeNet模型

迭代10次后,准确率达到94%,如图所示。

2. 测试效果

在互联网上找到10张德国交通标志图片,采用与训练阶段相同的方法对图片预处理后,利用之前保存的模型进行预测，相关代码如下：

# 导入需要的软件包
from tensorflow.keras.models import load_model
from skimage import transform, exposure, io
import numpy as np
import matplotlib.image as imgplt
import matplotlib.pyplot as plt# 加载模型
model = load_model('output/testmodel.pb')# 加载交通标志名称
labelNames = [line.split(",")[2] for line in open("signnamesl.csv").read().strip().split("\n")[1:]]# 初始化标签列表
labels = []# 处理测试图片
for i in range(1, 11):imagePath = f'C:/Users/Lenovo/Desktop/测试图片/{i}.png'# 加载图片image = io.imread(imagePath)# 采用与训练阶段相同的方法对图片进行预处理image = transform.resize(image, (32, 32))image = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.1)image = image.astype("float32") / 255.0image = np.expand_dims(image, axis=0)# 预测preds = model.predict(image)j = preds.argmax(axis=1)[0]# 获得预测类别的具体名称label = labelNames[j]labels.append(label)# 在Jupyter中正常显示中文
plt.rc('font', family='SimHei', size=18)# 绘制图像和标签
fig = plt.figure(figsize=(20, 9))
for i in range(1, 11):imagePath = f'C:/Users/Lenovo/Desktop/测试图片/{i}.png'x = imgplt.imread(imagePath)# 显示图片和预测的类别plt.subplot(2, 5, i)plt.imshow(x)plt.title(labels[i - 1])plt.show()

模型预测效果如图所示。

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工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

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其它资料下载

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