基于YOLO V3算法(深度学习)的交通标志牌检测识别系统 计算机毕设

摘 要

深度学习作为一种强大的机器学习方法，能够自动从大量数据中提取特征并进行模式识别，因此在交通标志识别领域具有广阔的应用前景。本文旨在研究并开发一种基于深度学习的交通标志识别系统，以提高交通标志识别的准确性和效率。

本文首先介绍了交通标志识别的重要性和挑战，以及深度学习在交通标志处理中的优势。接着，详细阐述了系统的主要技术，基于深度学习的交通标志识别系统使用Python技术，YOLO V3算法，MySQL数据库开发。然后分析设计了整体架构和思路。该系统主要由图像预处理、特征提取、分类器训练和标志识别输出等模块组成。在特征提取阶段，我们利用深度学习模型自动学习图像中的有用信息，并将其转化为可用于分类的特征向量。通过训练分类器，系统能够学习从特征向量到标志识别的映射关系。结果表明，该系统在多种交通标志识别任务中均取得了较高的准确性和稳定性。与传统的识别方法相比，基于深度学习的交通标志识别系统不仅能够提高识别的准确性，还能够减少相关人员的工作负担，提高识别效率。

[关键词] 深度学习，python，交通标志，MySQL，YOLO V3算法

Abstract

Deep learning, as a powerful machine learning method, can automatically extract features from a large amount of data and perform pattern recognition. Therefore, it has broad application prospects in the field of traffic annotation recognition. This article aims to study and develop a traffic annotation recognition system based on deep learning to improve the accuracy and efficiency of traffic annotation recognition.

This article first introduces the importance and challenges of traffic annotation recognition, as well as the advantages of deep learning in traffic annotation processing. Next, the main technologies of the system were elaborated in detail. The traffic annotation recognition system based on deep learning was developed using Python technology, YOLO V3 algorithm, and MySQL database. Then the overall architecture and ideas were analyzed and designed. The system mainly consists of modules such as image preprocessing, feature extraction, classifier training, and flag recognition output. In the feature extraction stage, we use deep learning models to automatically learn useful information from images and convert it into feature vectors that can be used for classification. By training the classifier, the system can learn the mapping relationship from feature vectors to feature recognition. The results indicate that the system has achieved high accuracy and stability in various traffic annotation recognition tasks. Compared with traditional recognition methods, traffic annotation recognition systems based on deep learning can not only improve recognition accuracy, but also reduce the workload of relevant personnel and improve recognition efficiency.

[keywords] Deep learning, Python, traffic annotation, MySQL, YOLO V3 algorithm

目 录

摘 要 I

Abstract II

1 绪论 3

1.1 课题背景 3

1.2 课题意义 3

1.3 国内外研究现状 4

1.4 研究内容 5

2 相关技术介绍 7

2.1 系统开发环境 7

2.2 深度学习概述 7

2.3 Python技术 8

2.4 MySQL数据库 9

2.5 YOLO V3算法 9

3 系统需求分析 11

3.1 可行性分析 11

3.1.1操作可行性 11

3.1.2经济可行性 11

3.1.3技术可行性 11

3.2 功能需求分析 11

3.3 非功能需求分析 13

4 系统设计 14

4.1 系统功能设计 14

4.2YOLO V3算法设计 15

4.2.1数据处理与预处理 15

4.2.2模型构建与训练 16

4.3 数据库设计 17

5 系统实现 19

5.1会员注册登录的实现 19

5.2交通标志识别的实现 19

5.2.1上传交通标志 19

5.2.2交通标志识别 20

5.3后台管理 21

5.3.1用户管理 21

5.3.2识别记录 22

6 系统测试 23

6.1测试目的 23

6.2功能测试 23

6.3测试总结 24

结 论 25

参 考 文 献 26

致 谢 27

随着人工智能技术的不断进步，交通标志识别在交通标志识别、自动驾驶等方面发挥着越来越重要的作用。然而，传统的交通标志识别方法往往依赖于管理员的经验，存在主观性和效率问题。开发基于深度学习的交通标志识别系统具有重要的现实意义和应用价值。首先，系统需具备强大的图像处理能力，能够自动提取交通标志中的特征信息，并对其进行准确的分类和识别。这要求系统采用先进的深度学习算法，通过大量的交通标志数据进行训练，以提高识别的准确性和效率。系统需支持多种交通标志格式的输入，以满足不同机构和设备的需求。同时，系统还应提供用户友好的界面设计，使管理员能够轻松上传、处理和分析交通标志，降低操作难度和复杂性。系统还需考虑数据安全和隐私保护问题。在交通标志数据的采集、传输和存储过程中，应采取有效的加密和权限管理措施，确保数据的安全性和完整性。

基于深度学习的交通标志识别系统旨在通过先进的深度学习技术，为注册用户提供高效、准确的交通标志识别服务，同时允许管理员对注册用户进行管理和查看识别记录信息。

会员功能：

用户注册与登录：系统应提供用户注册功能，收集必要的用户信息（如姓名、联系方式等），并为用户设置登录账号和密码，以确保系统的安全性。注册成功后，用户应能够通过输入账号和密码进行登录，访问系统提供的功能。

交通标志上传：注册用户应能够上传交通标志至系统，用于后续的自动识别。系统应支持多种交通标志格式，并确保上传过程的稳定性和高效性。

标志识别获取：用户上传交通标志后，系统应利用深度学习模型对图像进行自动分析，并生成相应的标志识别。用户应能够查看这些标志识别，包括可能的交通标志类型、位置等信息，以便辅助管理员进行进一步的识别。

用户信息管理：用户应能够查看和修改自己的基本信息，如联系方式、地址等，以确保信息的准确性和时效性。

管理员用户：

用户管理：管理员应能够查看所有注册用户的基本信息，包括用户姓名、联系方式、注册时间等。此外，管理员还应具备对用户进行增删改查的操作权限，以维护用户信息的准确性和系统的安全性。

识别记录查看：管理员应能够查看所有用户的交通标志识别记录，包括上传的图像、标志识别、识别时间等信息。这有助于管理员了解系统的识别效果，以便对深度学习模型进行优化和调整。

基于深度学习的交通标志识别系统应满足注册用户的交通标志上传和识别需求，以及管理员对用户和识别记录的管理需求。通过提供这些功能，系统将为管理员和会员提供更加高效、准确的交通标志识别服务。